Question 1

Keras Sequential API와 Functional API의 주요 차이점은 무엇입니까?

Accepted Answer

Sequential API는 각 layer가 정확히 하나의 입력과 하나의 출력을 갖는 선형 방식으로 모델을 생성할 수 있습니다. Functional API는 다중 입력, 다중 출력, residual connections, 공유 layer 그래프와 같은 복잡한 아키텍처를 가능하게 하여 더 큰 유연성을 제공합니다. 단순한 아키텍처에는 Sequential을, 더 고급 사례에는 Functional을 사용하세요.

Question 2

64개 뉴런의 Dense layer 다음에 10개 뉴런의 출력 layer가 있는 Sequential 모델을 어떻게 생성합니까?

Accepted Answer

표준 방법은 tf.keras.Sequential()을 인스턴스화한 후 model.add()를 사용하여 layer를 하나씩 추가하거나, layer 리스트를 생성자에 직접 전달하는 것입니다. 각 Dense layer는 units 수를 매개변수로 받으며, 첫 번째 layer는 입력 데이터 형태를 정의하기 위해 input_shape을 지정해야 합니다.

Question 3

출력 layer에서 'softmax' 활성화 함수의 역할은 무엇입니까?

Accepted Answer

softmax 함수는 logits(원시 출력)를 합이 1이 되는 확률로 변환하며, 이는 다중 클래스 분류에 이상적입니다. 각 출력은 클래스에 속할 확률을 나타냅니다. 일반적으로 one-hot 라벨에는 categorical_crossentropy loss와 함께, 정수 라벨에는 sparse_categorical_crossentropy와 함께 사용됩니다.

TensorFlow & Keras

Keras Sequential API와 Functional API의 주요 차이점은 무엇입니까?

답변

64개 뉴런의 Dense layer 다음에 10개 뉴런의 출력 layer가 있는 Sequential 모델을 어떻게 생성합니까?

답변

출력 layer에서 'softmax' 활성화 함수의 역할은 무엇입니까?

답변

Functional API로 두 개의 서로 다른 입력을 가진 모델을 어떻게 정의합니까?

validation loss가 더 이상 개선되지 않을 때 학습을 중지하기 위해 어떤 callback을 사용합니까?

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