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텐서플로우(tensor flow) 튜토리얼 #4_Overfitting and Underfitting

4. Overfitting and Underfitting¶https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/overfit_and_underfit?hl=ko by doorbw (https://doorbw.tistory.com) In [41]: # TensorFlow and tf.keras # 텐서플로우와 keras를 import한다. 이떄 tensorflow는 tf라는 별칭으로 사용할 것임. import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries # numpy와 matplotlib을 사용한다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # jupyter not..

머신러닝(ML) #9_ Learning rate, Data preprocessing, Overfitting

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 머신러닝에서 Learning rate를 조정하는 방법, 우리의 데이터를 선 처리하는 방법, 그리고 오버피팅을 다루는 방법에 대해서 알아보겠습니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. Learning rate(학습률) 학습률, Learning rate 는 우리가 텐서플로우로 실습을 하면서도 직접 사용해보았습니다. 위의 그림과 같이, 우리가 Gradient descent, 즉 경사를 따라가면서 cost 를 최소화하는 단계에서 사용되었는데 쉽게말해서 경사를 얼만큼씩 이동할건지 정해주는 것이 learning r..

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