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🤔 tensorflow로 신경망 구조를 만드는 방법
1. sequence API를 사용하는 방법
- Sequential()를 선언한 이후 model.add()함수를 입력하여 층을 쌓는다.
2. 함수형 API를 사용하는 방법
- Sequential()로 tensorflow에 익숙해진 후 사용을 권장하는 방법
🤔 model 저장 _ save() 함수
model.save('cnn_model_1.h5')
위와 같이 save메소드를 이용해 hdf5 파일로 저장한다.
(hdf5파일은 대용량 데이터 저장을 위한 파일 포맷이다.)
🤔 model 불러오기
from tensorflow.keras.models import load_model cnn_model_2 = load_model('cnn_model_1.h5')
위와 같이 save메소드를 이용해 hdf5 파일로 저장한다.
(hdf5파일은 대용량 데이터 저장을 위한 파일 포맷이다.)
🧐 batch size
- 전체 training data를 여러개의 mini-batch로 나눴을 때, mini-batch에 속하는 data의 개수
- mini-batch로 나눠서 학습시간을 줄이고 효율적으로 자원을 활용할 수 있게 된다.
🧐 epoch
- 전체 training data가 신경망을 통과한 횟수
- 1 epoch은 모든 data가 신경망을 한번 통과했다는 것을 의미
🧐 iteration
- 1 epoch을 마치는데 필요한 mini-batch 수
- weight parameter는 mini-batch당 한번 update를 한다.
∴ 파라미터 update 횟수 = iteration 횟수
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