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연습 문제

익숙한 모델에 배치 정규화 적용하기

이 장의 첫 번째 연습 문제에서 학습했던 digits 데이터셋을 기억하시나요?

출력 레이어에 10개의 뉴런과 softmax를 사용해 풀었던 다중 클래스 분류 문제였죠.

이제 각 50개의 뉴런으로 구성된 은닉층 3개를 쌓고, 층 사이에 배치 정규화를 적용한 더 깊은 모델을 만들어 볼 거예요. kernel_initializer 매개변수는 가중치를 유사한 방식으로 초기화하는 데 사용돼요.

지침

100 XP
  • tensorflow.keras의 layers에서 BatchNormalization을 임포트하세요.
  • 심층 네트워크 모델을 빌드하세요. 은닉층마다 50개의 뉴런을 사용하고, 각 층 사이에 배치 정규화를 추가하세요.
  • 옵티마이저로 확률적 경사 하강법 sgd를 사용해 모델을 컴파일하세요.