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TensorFlow에서의 초기화

좋은 초기화는 전역 최솟값을 찾는 데 필요한 시간을 줄여 줍니다. 이 연습 문제에서는 신용카드 연체(default) 여부를 예측하는 신경망의 가중치와 편향을 초기화해 보겠습니다. 직관을 기르기 위해 편의 함수나 고수준 keras 연산 대신, 저수준 선형대수 방식으로 진행하겠습니다. 또한 입력 특성의 개수를 3개에서 23개로 확장합니다. tensorflow에서 다음 연산들이 이미 임포트되어 있습니다: Variable(), random(), ones().

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 시작하는 TensorFlow

강의 보기

연습 안내

  • 1층 가중치 w1을 정규분포에서 샘플링한 값으로, 모양 [23, 7]의 Variable()로 초기화하세요.
  • 1층 편향은 ones를 사용해 초기화하세요.
  • 정규분포에서 샘플을 뽑아 w2를 모양 [7, 1]의 Variable()로 초기화하세요.
  • b2를 Variable()로 정의하고 초기값을 0.0으로 설정하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Define the layer 1 weights
w1 = ____(random.normal([____, ____]))

# Initialize the layer 1 bias
b1 = Variable(____([7]))

# Define the layer 2 weights
w2 = ____

# Define the layer 2 bias
b2 = ____
코드 편집 및 실행