KerasBasic

keras의 기초를 다저보자.

케라스의 기본을 익혀보자.

케라스의 각 레이어의 특징을 알아보자.

Sequential 매써드를 통해 모델을 구축해보자.

Sequential Model의 경우, Sequential을 통해 자동으로 빌드를 하지만, Funtional의 경우 아니다.총 두 가지의 스텝이 필요하다.레이어들을 output으로 이어준다.인풋과 아웃풋을 모델에 넣어 연결한다.인풋과 아웃풋이 하나 이상일 때도 사용가능

모델을 정의하는 마지막 방법으로 keras의 모델클래스에서 상속을 받아 정의하는 방법이 있다.

Keras에서는 Imagenet으로 여러 CNN기반의 모델을 훈련시켜 가중치를 초기화한 모델을 제공한다.대용량의 데이터로 사전학습을 해놓았기 때문에 더 빠르게 원하는 값에 수렴시킬 수 있다는 장점이 있다.

케라스에서는 fit을 통해 훈련을 매우 쉽게 가능하도록 했다. 복잡한 일련의 과정없이 compile 후 Fit 만 해주면 된다.

Callback은 fit으로 훈련하는 중간에 다양한 기능을 수행하도록 하는 역할을 수행합니다.모델을 저장하거나, history를 그린다거나 하는 등의 역할입니다. 이번에는 두개의 유명한 model_checkpoint, early_stop 콜백을 배워봅니다.Model C

데이터를 훈련하기 위해, 데이터 로더를 정의할 수 있다.데이터를 원하는 형태로 주기 위해서, 혹은 데이터를 효율적으로 GPU, RAM에 올리기 위해 데이터 제너레이터를 활용한다.

데이터로더를 마음 대로 커스텀하는 첫번째 방법이다.