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연습 문제

사용자 정의 손실 함수로 신경망 학습하기

이제 방금 만든 사용자 정의 손실 함수를 사용해 보겠습니다. 이를 통해 우리 문제에 맞게 모델의 동작을 유용하게 바꿀 수 있어요 — 최소한 가격 움직임의 방향이라도 맞히도록 모델이 학습하도록 유도할 겁니다. 이제 해야 할 일은 .compile() 함수에서 loss 인자를 함수 이름인 sign_penalty로 설정하는 것뿐이에요. 학습 손실이 충분히 평평해졌는지 다시 확인해 보겠습니다.

지침

100 XP
  • 첫 번째 신경망 레이어의 input_dim을 scaled_train_features의 열 개수로 설정하세요. .shape[1] 속성을 사용하면 됩니다.
  • 사용자 정의 손실 함수 sign_penalty를 사용해 model_2를 .compile()하세요.
  • 학습의 history에서 손실을 그래프로 그리세요. 손실 값은 history.history['loss']에 있습니다.