모델 컴파일하기

이제 앞에서 정의한 모델을 컴파일해 보겠습니다. 모델을 컴파일하려면 사용할 optimizer와 loss 함수를 지정해야 해요. 영상에서 Dan이 언급했듯이 Adam optimizer는 훌륭한 선택입니다. Adam을 포함한 다른 Keras optimizer에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인하실 수 있고, 더 궁금하시다면 Adam optimizer를 소개한 원문 논문도 읽어 보세요.

이 연습에서는 Adam optimizer와 mean squared error 손실 함수를 사용합니다. 시작해 볼까요!

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 시작하는 Deep Learning

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연습 안내

model.compile()을 사용해 모델을 컴파일하세요. optimizer는 'adam', loss는 'mean_squared_error'로 지정해야 합니다.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import necessary modules
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential

# Specify the model
n_cols = predictors.shape[1]
model = Sequential()
model.add(Dense(50, activation='relu', input_shape = (n_cols,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1))

# Compile the model
____

# Verify that model contains information from compiling
print("Loss function: " + model.loss)

코드 편집 및 실행