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이진 분류 모델

이제 Banknote Authentication 데이터셋이 어떤 모습인지 알게 되었으니, 진짜 지폐와 위조 지폐를 구분하는 간단한 모델을 만들어 볼게요.

출력에 단일 뉴런을 사용해 이진 분류를 수행하겠습니다. 입력층은 데이터셋에 특성이 4개이므로 뉴런 4개로 구성합니다. 모델의 출력은 0과 1 사이의 값으로 제한됩니다.

이 출력값을 입력 변수가 위조 지폐에서 왔을 확률로 해석하겠습니다. 1에 가까울수록 위조 지폐일 가능성이 매우 높다는 뜻이에요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Keras로 시작하는 딥 러닝

강의 보기

연습 안내

  • tensorflow.keras에서 Sequential 모델과 Dense 레이어를 가져오세요.
  • 시퀀셜 모델을 만드세요.
  • input_shape 매개변수로 뉴런 4개의 입력층을 추가하고, sigmoid 활성화를 사용하는 뉴런 1개의 출력층을 추가하세요.
  • 옵티마이저로 sgd를 사용해 모델을 컴파일하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import the sequential model and dense layer
from tensorflow.keras.____ import ____
from tensorflow.keras.____ import ____

# Create a sequential model
model = ____

# Add a dense layer 
model.____(Dense(____, input_shape=(____,), activation=____))

# Compile your model
model.____(loss='binary_crossentropy', optimizer=____, metrics=['accuracy'])

# Display a summary of your model
model.summary()
코드 편집 및 실행