cost function 2

텐서 보드를 이용하여 학습 과정을 시각화 해보자

텐서보드를 이용하여 학습 과정을 시각화 해보자 조대협 (http://bcho.tistory.com) 텐서플로우로 머신러닝 모델을 만들어서 학습해보면, 각 인자에 어떤 값들이 학습이 진행되면서 어떻게 변화하는지 모니터링 하기가 어렵다. 앞의 예제들에서는 보통 콘솔에 텍스트로 loss 값이나, accuracy 값을 찍어서, 학습 상황을 봤는데, 텐서보다는 학습에 사용되는 각종 지표들이 어떻게 변화하는지 손쉽게 시각화를 해준다. 예를 들어 보면 다음 그림은 학습을 할때 마다 loss 값이 어떻게 변하는지를 보여주는 그래프이다.가로축은 학습 횟수를 세로축은 모델의 loss 값을 나타낸다. 잘 보면 두개의 그래프가 그려져 있는 것을 볼 수 있는데, 1st 그래프는 첫번째 학습, 2nd 는 두번째 학습에서 추출한 ..

수학포기자를 위한 딥러닝-#4 로지스틱 회귀를 이용한 분류 모델

수포자를 위한 딥러닝#4 - 로지스틱 회귀를 이용한 이항 분류 문제의 해결조대협 (http://bcho.tistory.com) 1장에서 머신러닝의 종류는 결과값의 타입이 연속형인 Regression (회귀) 문제와, 몇가지 정해진 분류로 결과(이산형)가 나오는 Classification(분류) 문제가 있다고 하였다. 2,3장에 걸쳐서 회귀 문제에 대해서 알아보았고, 이번장에서는 로지스틱 회귀를 이용한 분류 문제에 대해서 알아보자. 이 글의 내용은 Sung.Kim 교수님의 “모두를 위한 딥러닝”(http://hunkim.github.io/ml/) 을 참고하였다. 여러 자료들을 찾아봤는데, 이 강의 처럼 쉽게 설명해놓은 강의는 없는것 같다. 분류 문제(Classification)의 정의분류 문제란 학습된 모..