TensorFlow로 신경망을 프로그래밍하는 방법 알아보기

1. 빈 칸 채우기

   단어를 하나 이상 입력하여 문장을 완성하세요.

   model.predict를 사용하면 예상에 가까운 답을 얻을 수 있지만 정확히 예측하지는 않습니다. 일반적으로 ___을(를) 처리하는 신경망이 원인일 수 있습니다.

2. 다음 매개변수 및 레이어를 각각의 설명과 연결하세요.

   각 답변은 일치하는 항목이 하나만 존재합니다.

   순차

     X>0이 X를 반환하면, 그렇지 않은 경우 0을 반환합니다. 신경망 내 레이어의 순서 정의 여러 값을 취하여 가장 큰 값을 선택할 수 있음 뉴런 레이어에 해야 할 작업을 알려줍니다. 다차원 벡터를 1차원 벡터로 변환합니다. 조밀하게 연결된 뉴런 레이어를 추가합니다.

   평면화

     X>0이 X를 반환하면, 그렇지 않은 경우 0을 반환합니다. 신경망 내 레이어의 순서 정의 여러 값을 취하여 가장 큰 값을 선택할 수 있음 뉴런 레이어에 해야 할 작업을 알려줍니다. 다차원 벡터를 1차원 벡터로 변환합니다. 조밀하게 연결된 뉴런 레이어를 추가합니다.

   밀집

     X>0이 X를 반환하면, 그렇지 않은 경우 0을 반환합니다. 신경망 내 레이어의 순서 정의 여러 값을 취하여 가장 큰 값을 선택할 수 있음 뉴런 레이어에 해야 할 작업을 알려줍니다. 다차원 벡터를 1차원 벡터로 변환합니다. 조밀하게 연결된 뉴런 레이어를 추가합니다.

   활성화 함수

     X>0이 X를 반환하면, 그렇지 않은 경우 0을 반환합니다. 신경망 내 레이어의 순서 정의 여러 값을 취하여 가장 큰 값을 선택할 수 있음 뉴런 레이어에 해야 할 작업을 알려줍니다. 다차원 벡터를 1차원 벡터로 변환합니다. 조밀하게 연결된 뉴런 레이어를 추가합니다.

   ReLU

     X>0이 X를 반환하면, 그렇지 않은 경우 0을 반환합니다. 신경망 내 레이어의 순서 정의 여러 값을 취하여 가장 큰 값을 선택할 수 있음 뉴런 레이어에 해야 할 작업을 알려줍니다. 다차원 벡터를 1차원 벡터로 변환합니다. 조밀하게 연결된 뉴런 레이어를 추가합니다.

   소프트맥스

     X>0이 X를 반환하면, 그렇지 않은 경우 0을 반환합니다. 신경망 내 레이어의 순서 정의 여러 값을 취하여 가장 큰 값을 선택할 수 있음 뉴런 레이어에 해야 할 작업을 알려줍니다. 다차원 벡터를 1차원 벡터로 변환합니다. 조밀하게 연결된 뉴런 레이어를 추가합니다.

3. 빈 칸 채우기

   단어를 하나 이상 입력하여 문장을 완성하세요.

   ___은(는) 감지된 특징을 현재로 유지하면서 이미지에 포함된 정보의 전체 양을 줄입니다.

4. 과적합은 ___ 로 학습된 신경망의 결과로 발생합니다.

   다양한 세대를 거쳐

   제한된 에포크

   대량의 데이터가

   제한된 데이터

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