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  3. Keras로 배우는 언어 모델링을 위한 순환 신경망(RNN)
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Exercise

첫 번째 RNN 모델 만들기

이번 연습에서는 Keras 모듈을 활용해 첫 번째 RNN 모델을 만들고, 영화 리뷰의 감성을 분류해 보겠습니다.

이 초기 모델은 기본 RNN 셀인 SimpleRNN을 사용한 순환 레이어 하나와, 출력 레이어 하나로 구성됩니다. 출력은 두 값 중 하나로, 0은 부정, 1은 긍정을 나타냅니다.

keras.datasets에 포함된 IMDB 데이터셋을 사용합니다. 이미 학습된 모델의 가중치는 model_weights.h5 파일에 저장되어 있습니다. 여러분은 모델 구조를 정의하고, 미리 로드된 x_test와 y_test 변수를 사용해 성능을 확인하면 됩니다.

Instructions

100 XP
  • 128 유닛의 SimpleRNN 셀을 추가하세요.
  • 감성 분류를 위해 유닛 수가 1인 Dense 레이어를 추가하세요.
  • 이진 분류에 맞는 손실 함수를 사용하세요.
  • 사전 학습된 검증 세트 (x_test, y_test)로 모델을 평가하세요.