Head vs breakz

https://subinium.github.io/introduction-to-normalization/ Introduction to Deep Learning Normalization 수 많은 정규화들을 한번 가볍게 읽어봅시다. subinium.github.io

Hyperas 1.설치 pip insatll hyperas 2.실행 from hyperas.distributions import uniform #dropout에서 uniform {{}}로 표기해서 사용한다. def create_model(x_train,y_train,x_test,y_test): model=Sequential() model.add(Dense( , input_shape( , ))) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout({{uniform(0,1)}})) 추가 실행 from hyperas.distributions import uniform,choice from hyperas import optim def create_model(x_train,y_t..

하이퍼 파라미터 최적화 1.Grid search 지정된 하이퍼 파라미터 값 전체를 모두 조사하여, 모든 조합에 대해 모델 성능을 평가하고 최적의 조합을 찾는다. 이떄 하이퍼 파라미터 값은 일정한 간격을 두고 선정하고, 구간 설정과, 간격의 길이는 설정해야 한다. from sklearn.model_selection import GridSearchCV2.Random search 범위를 지정하여 무작위로 추출하여 최적의 조합을 찾는 방법이다. gird search 보다 더 유리한 부분을 가지고 있다. 불필요한 반복 수행을 없애고, 간격 사이 확률적 탐색이 가능하다. Random Search for hyper-parameter Optimization 3.Bayesian Optimization grid searc..