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अभ्यास

이진 분류 문제

이번 연습 문제에서도 신용카드 데이터를 사용합니다. 타깃 변수 default는 다음 기간에 해당 신용카드 보유자가 연체하는지 여부를 나타냅니다. 선택지는 연체 여부 두 가지뿐이므로, 이는 이진 분류 문제입니다. 데이터셋에는 많은 특징이 있지만, 여기서는 최근 세 번의 신용카드 청구서 금액이라는 세 가지 특징에만 집중하겠습니다. 마지막으로, 학습되지 않은 네트워크 outputs에서 예측값을 계산하고 이를 타깃 변수 default와 비교해 보겠습니다.

특징 텐서는 bill_amounts로 로드되어 있습니다. 추가로 constant(), float32, keras.layers.Dense() 연산을 사용할 수 있어요.

निर्देश

100 XP
  • bill_amounts를 사용해 32비트 부동소수(float32) 상수 텐서로 inputs를 정의하세요.
  • dense1을 출력 노드 3개와 relu 활성화 함수를 갖는 Dense 레이어로 설정하세요.
  • dense2를 출력 노드 2개와 relu 활성화 함수를 갖는 Dense 레이어로 설정하세요.
  • 출력 레이어는 출력 노드 1개와 sigmoid 활성화 함수를 갖는 Dense 레이어로 설정하세요.