Ch 07 딥러닝

07-1 인공 신경망

1. 패션 MINST

• 딥러닝을 처음 배울때 사용하는 데이터set
• tensorflow를 사용해 데이터 불러오기

2. 로지스틱 회귀로 패션 아이템 분류하기

• 60,000개 라는 훈련 샘플을 가지고 있으므로 한번에 사용하여 모델을 훈련하는 것은 비효율 적이다.
• 샘플을 하나씩 꺼내어 모델을 훈련하는 확률적 경사 하강법이 효율적일 것으로 보인다.
• SGDClassifier
• [복습] 4장에서는 이를 활용한 class의 loss 매개변수를 log_loss로 지정하여 로지스틱 손실 함수를 최소화하는 확률적 경사 하강법 모델을 만들었다.
• 패션 MINST는 픽셀이 0-255사이의 정숫값을 갖는다. 이런 경우 255로 나누어 0-1 사이의 값으로 정규화 한다.

• 로지스틱 회귀 공식을 생각하면서 784개의 픽셀에 대해서도 적용하면 각각의 티셔츠 혹은 바지로 구분하는 계산을 출력하기 위해 가중치와 절편이 다르게 사용된다.