모델 지정하기
운석의 궤도를 예측하는 간단한 회귀 모델을 만들어 볼 거예요!
훈련 데이터는 충돌 지점 기준 -10분 전부터 +10분 후까지의 시점에서 측정한 값으로 구성돼 있어요. 각 시점은 그래프의 X 좌표로 볼 수 있고, 그에 대응하는 해당 시점의 운석 궤도 위치 Y가 있어요.
이 문제는 신경망을 사용해 이차 함수를 근사하는 문제로 볼 수 있다는 점에 유의하세요.
이 데이터는 두 개의 numpy 배열에 저장돼 있어요. 특징(features)인 time_steps와 레이블(labels)인 y_positions예요.
이제 모델을 만들어 보세요! 미래 시점에서 운석 궤도의 y 위치를 예측할 수 있어야 해요.
Keras의 Sequential 모델과 Dense 층을 사용할 수 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Keras로 시작하는 딥 러닝
연습 안내
Sequential모델을 인스턴스화하세요.- 입력 형태가 뉴런 1개인 Dense 층(뉴런 50개)을 추가하세요.
- 뉴런 50개와
'relu'활성화를 갖는 Dense 층을 두 개 더 추가하세요. - 마지막으로 활성화 없이 뉴런 1개의 Dense 층으로 모델을 끝내세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Instantiate a Sequential model
model = ____
# Add a Dense layer with 50 neurons and an input of 1 neuron
model.add(____(____, input_shape=(____,), activation='relu'))
# Add two Dense layers with 50 neurons and relu activation
model.add(____(____,____=____))
model.____
# End your model with a Dense layer and no activation
model.____