딥러닝 학습 순서 model.fit(x_train, y_train) 1. 가중치 초기값을 할당한다. (초기값: 랜덤) 2. 예측 결과를 뽑는다. 3. 오차를 계산한다. (loss function) 4. 오차를 줄이는 방향으로 가중치를 조절한다. (optimizer: GD, Adam) -얼마만큼 조절할 것인지 : learning_rate (학습률, 보폭) 5. 다시 처음으로 가서 반복한다. (epoch) [1] 모델 설계 # 메모리 정리 clear_session() # Sequential 모델 만들기 model = Sequential( Dense( 1 , input_shape = (nfeatures ,), activation= 'sigmoid') ) # outputlayer activation ='sigm..
