tensorflow강의3 [Tensorflow 2][Keras][Custom and Distributed Training with TensorFlow] Week 1 - Gradient Tape 모든 기계 학습의 핵심은 매개 변수를 조정하여 특징들(Features)을 Label들과 일치시키는 데 사용되는 함수를 최적화 하는 것입니다. 이러한 함수는 경사 하강 법(Gradient Descent)의 원리에 따라 작동하며 각 최적화 함수는 최적 값으로 향하기 까지 서로 다른 수렴 속도를 갖게 됩니다. 많은 연구자들이 다양한 시나리오에서 이러한 알고리즘을 실험하면서 발전되어 왔습니다. TensorFlow에서 Optimizer는 TensorFlow API, Gradient Tape를 사용하여 구현됩니다. 이 API를 사용하면 모든 TensorFlow 작업의 기울기를 계산하고 추적 할 수 있습니다. 맞춤형 교육에 들어가면서 학습의 기울기(Gradient)가 작동하는 방식을 이해하는 것이 좋습니다. Grad.. 2021. 6. 22. [Tensorflow 2][Keras] Week 4 - Using the Model class to simplify complex architectures 본 포스팅은 다음 과정을 정리 한 글입니다. Custom Models, Layers, and Loss Functions with TensorFlow www.coursera.org/specializations/tensorflow-advanced-techniques 지난 시간 리뷰 2021.03.30 - [Artificial Intelligence/Keras] - [Tensorflow 2][Keras] Week 4 - Complex Architectures with the Functional API [Tensorflow 2][Keras] Week 4 - Complex Architectures with the Functional API 본 포스팅은 다음 과정을 정리 한 글입니다. Custom Models, L.. 2021. 4. 5. [Tensorflow 2][Keras] Week 4 - Complex Architectures with the Functional API 본 포스팅은 다음 과정을 정리 한 글입니다. Custom Models, Layers, and Loss Functions with TensorFlow www.coursera.org/specializations/tensorflow-advanced-techniques 지난 시간 리뷰 2021.03.27 - [Artificial Intelligence/Keras] - [Tensorflow 2][Keras] Week 3 - Assignment: Custom Layers [Tensorflow 2][Keras] Week 3 - Assignment: Custom Layers 본 포스팅은 다음 과정을 정리 한 글입니다. Custom Models, Layers, and Loss Functions with TensorFlo.. 2021. 3. 30. 이전 1 다음 300x250
