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회귀분석 -부동산데이터를 바탕으로 주택가격 예측하기

3.1 신경망의 구조

3.1.1 층 :딥러닝의 구성단위 / 가중치라는 층의 상태를 가짐.

2d텐서 : 완전연결층

3d텐서 : 순환층

4d텐서 : 2D합성곱층

층 호환성

각 틍이 특정크기의 입력텐서만 받고 특정크기의 출력텐서를 반환한다.

즉 입력 층에만 input_shape 매개변수 지정

3.1.2 모델 : 층의 네트워크 (구체적인 내용 7장)

sequential 모델 ⇒ 입출력이 하나

함수 api사용⇒다중입출력모델

인셉션 블록

딱 맞는 네트워크를 찾아내는것은 불가.

3.1.3 손실함수와 옵티마이저 :

이진분류 : 이진 크로스엔트로피

다중분류: 범주형 크로스엔트로피