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연습 문제

튜닝을 위한 모델 준비

이진 분류 모델의 하이퍼파라미터를 튜닝해서 breast cancer 데이터셋을 잘 분류해 보죠.

모델을 sklearn 추정기(estimator)로 바꾸는 첫 단계는, 모델을 생성하는 함수를 만드는 것이었어요. 이 함수의 정의가 중요한 이유는, 하이퍼파라미터 튜닝이 함수에 전달되는 인자를 바꾸는 방식으로 이루어지기 때문이에요.

학습률과 활성화 함수를 인자로 받는 간단한 create_model() 함수를 만들어 보세요. Adam 옵티마이저는 tensorflow.keras.optimizers에서 객체로 임포트되어 있으므로, 학습률 파라미터도 변경할 수 있어요.

지침

100 XP
  • Adam 옵티마이저 객체의 학습률을 인자로 전달된 값으로 설정하세요.
  • 은닉층의 활성화 함수를 인자로 전달된 값으로 설정하세요.
  • .compile() 메서드에 옵티마이저와 binary cross-entropy 손실을 전달하세요.