2. Neural Networks / L8. TensorFlow - TensorFlow Dropout
TensorFlow Dropout - Dropout은 over-fitting을 줄이기 위한 regularization 기술이다. - 네트워크에서 일시적으로 유닛(인공 뉴런, artificial neurons)을 배제하고, 그 배제된 유닛의 연결을 모두 끊는다. - 위의 그림은 dropout의 작동 원리를 설명하고 있다. - 텐서플로우에선 드롭아웃을 구현할 때 tf.nn.dropout() 함수를 사용한다. - tf.nn.dropout()을 사용한 예를 확인해보자. 1234567keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) # probability to keep units hidden_layer = tf.add(tf.matmul(features, weights[0]), biases[0..
Deep Learning
2018. 8. 30. 19:27