아래의 대화형 연습에서는 학습한 내용을 사용하여 신경망을 학습시킬 수 있습니다.
운동
특성 교차 실습에서 범주형 데이터 모듈 수동으로 특성 교차를 구성하여 비선형 데이터에 맞도록 했습니다. 이제 신경망을 빌드할 수 있는지 확인해 보겠습니다. 비선형 데이터를 맞추는 방법을 배웠습니다.
과제: 주황색 점과 주황색 점을 구분할 수 있는 신경망을 구성해 보세요. 두 데이터 포인트에서 0.2 미만의 손실을 학습 데이터와 테스트 데이터입니다.
안내:
아래의 대화형 위젯에서:
- 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상 등
다음 구성 설정을 구성합니다.
- + 및 - 버튼을 클릭하여 히든 레이어를 추가하거나 삭제할 수 있습니다. 네트워크 다이어그램의 HIDDEN LAYERS 제목 왼쪽에 있습니다.
- + 및 - 기호를 클릭하여 히든 레이어에서 뉴런을 추가하거나 삭제합니다. 히든 레이어 열 위에 버튼이 있습니다.
- 학습률에서 새 값을 선택하여 학습률을 변경합니다. 드롭다운을 선택합니다.
- 다음에서 새 값을 선택하여 활성화 함수를 변경합니다. 활성화 드롭다운을 선택합니다.
- 다이어그램 위에 있는 재생 (▶️) 버튼을 클릭하여 신경망을 학습시킵니다. 모델을 학습시킵니다.
- 학습으로 데이터에 적합한 모델의 시각화 관찰 진행되며 테스트 손실 및 학습 손실 값이 Output(출력) 섹션을 확인합니다.
- 모델이 테스트 및 학습 데이터에서 0.2 미만의 손실을 달성하지 못하면 재설정을 클릭하고 다른 구성으로 1~3단계를 반복합니다. 설정을 변경할 수 있습니다. 원하는 결과를 얻을 때까지 이 과정을 반복합니다.
여기를 클릭하여 솔루션을 확인하세요
다음과 같은 방법으로 0.2 미만의 테스트 손실과 학습 손실을 모두 달성할 수 있었습니다.
- 뉴런 3개가 포함된 히든 레이어 1개를 추가합니다.
- 학습률 0.01 선택
- ReLU의 활성화 함수 선택