케라스 (Keras)

케라스 (Keras)

 

keras의 핵심적인 데이터 구조는 model이다.  keras에서 제공하는 sequence model로 원하는 레이어를 쉽게 순차적으로 쌓을 수 있다.

 

 

케라스 모델링 순서

 

1. 데이터 set 생성하기

 

원본 데이터를 불러오거나 데이터를 생성하여 데이터로부터 훈련, 검증, 시험 set을 만든다.  때 DL model의 학습 및 평가를 할 수 있도록 포맷 변환

 

2. model 구성하기

 

sequence model을 생성한 뒤 필요한 layer를 추가하며 구성 좀 더 복잡한 model이 필요할 때는 keras 함수 API를 이용

 

3. 모델 학습과정 설정

 

학습하기 전, 학습에 대한 설정을 수행한다. 손실 함수 및 최적화 방법을 정의하며 compile() 함수를 사용

 

4. model 학습시키기

 

훈련 set을 이용하여 구성한 model로 학습시킨다. fit() 함수를 사용

 

5. 학습과정 살펴보기

 

model 학습시 훈련, 검증 set의 손실 및 정확도를 측정한다. 반복횟수에 따른 손실 및 정확도 추이를 보면서 학습상황 판단.

 

6. 모델 평가

 

준비된 시험 set으로 학습한 model을 평가한다. evaluate() 함수를 사용

 

7. 모델 사용하기

 

임의의 입력으로 model의 출력을 얻는다. predict() 함수를 사용

 

https://keras.io/ko/

Home - Keras Documentation