Tensorflow (python) - 18, 19강 네번째 딥러닝 - 신경망의 완성:히든레이어

https://opentutorials.org/course/4570/28988

네번째 딥러닝 - 신경망의 완성:히든레이어 - 생활코딩

18강 히든레이어

퍼셉트론을 깊게 연결한 딥러닝을 만들어보자!

멀티레이어 신경망

X = tf.keras.layers.Input(shape=[13])
H = tf.keras.layers.Dense(5, activation='swish')(X) #히든레이어 추가 함수. swish는 활성화 함수.
H = tf.keras.layers.Dense(3, activation='swish')(H) #히든레이어를 여러 개 추가할 수 있음.
H = tf.keras.layers.Dense(3, activation='swish')(H)
Y = tf.keras.layers.Dense(1)(H)
model.tf.keras.Models.Model(X, Y)
model.compile(loss='mse')

--> 히든레이어 3개 사용한 모델. 이전의 모델보다 훨씬 더 똑똑한 모델을 학습시킬 수 있음.

19강 히든레이어(실습)

보스턴 집값 예측

import tensorflow as tf
import pandas as pd

###########################
# 1.과거의 데이터를 준비합니다.
파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/boston.csv'
보스턴 = pd.read_csv(파일경로)

# 종속변수, 독립변수
독립 = 보스턴[['crim', 'zn', 'indus', 'chas', 'nox', 
            'rm', 'age', 'dis', 'rad', 'tax',
            'ptratio', 'b', 'lstat']]
종속 = 보스턴[['medv']]
print(독립.shape, 종속.shape)

###########################
# 2. 모델의 구조를 만듭니다
X = tf.keras.layers.Input(shape=[13])
H = tf.keras.layers.Dense(10, activation='swish')(X) #hidden-layer
Y = tf.keras.layers.Dense(1)(H)
model = tf.keras.models.Model(X, Y)
model.compile(loss='mse')

# 모델 구조 확인
model.summary()

###########################
# 3.데이터로 모델을 학습(FIT)합니다.
model.fit(독립, 종속, epochs=100)

###########################
# 4. 모델을 이용합니다
print(model.predict(독립[:5]))
print(종속[:5])

###########################
# 모델의 수식 확인
print(model.get_weights())

아이리스 분류

import tensorflow as tf
import pandas as pd

###########################
# 1.과거의 데이터를 준비합니다.
파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/iris.csv'
아이리스 = pd.read_csv(파일경로)

# 원핫인코딩
아이리스 = pd.get_dummies(아이리스)

# 종속변수, 독립변수
독립 = 아이리스[['꽃잎길이', '꽃잎폭', '꽃받침길이', '꽃받침폭']]
종속 = 아이리스[['품종_setosa', '품종_versicolor', '품종_virginica']]
print(독립.shape, 종속.shape)

###########################
# 2. 모델의 구조를 만듭니다
X = tf.keras.layers.Input(shape=[4])
H = tf.keras.layers.Dense(8, activation="swish")(X)
H = tf.keras.layers.Dense(8, activation="swish")(H)
H = tf.keras.layers.Dense(8, activation="swish")(H)
Y = tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')(H)
model = tf.keras.models.Model(X, Y)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              metrics='accuracy')

# 모델 구조 확인
model.summary()

###########################
# 3.데이터로 모델을 학습(FIT)합니다.
model.fit(독립, 종속, epochs=100)

###########################
# 4. 모델을 이용합니다
print(model.predict(독립[:5]))
print(종속[:5])