Tomato's BLOG

Batch Normalization layer 위치 Activation function(AF)에 따른 Batch normalization layer(BN)의 위치 - s자형(sigmoid, tanh 등)은 AF 뒤에 BN - 선형(ReLU 등)은 AF 앞에 BN https://machinelearningmastery.com/batch-normalization-for-training-of-deep-neural-networks/ A Gentle Introduction to Batch Normalization for Deep Neural Networks Training deep neural networks with tens of layers is challenging as they can be sensitiv..

Google AutoML guide cloud.google.com/automl-tables/docs/beginners-guide AutoML Tables 초보자 가이드 | AutoML 표 | Google Cloud 베타 이 제품에는 Google Cloud Platform 서비스 약관의 GA 출시 전 제공 서비스 약관이 적용됩니다. GA 이전 제품은 지원이 제한될 수 있으며, GA 이전 제품의 변경사항이 다른 GA 이전 버전과 호환되지 cloud.google.com TOP AUTOML PLATFORMS TO LOOK OUT FOR IN 2020 www.analyticsinsight.net/top-automl-platforms-to-look-out-for-in-2020/ Top AutoML Platforms..

1. 처음 n개 확인하기 n에 아무 숫자도 넣지 않으면 기본값으로 5개가 출력된다. # df is a pandas dataframe df.head(n) 2. .describe() 이용하기 통계값을 알려주는 함수. R의 summary()와 비슷하다. # df is a pandas dataframe df.describe()

import tensorflow_datasets as tfds train_dataset = tfds.load('iris', split='train[:80%]') valid_dataset = tfds.load('iris', split='train[80%:]') 'iris': 불러오고자 하는 데이터 셋 이름 split='train': 'train' set을 가져온다 만약 해당 데이터셋에 'test'와 'validation'이 있을 경우 불어올 수 있다. 'train[:80%]'는 80%까지 가져오겠다는 말 파이썬 문법처럼 음수도 사용가능. (e.g. 'train[-20%:]') 데이터 확인 train_dataset.take(5) 처음 데이터 5개를 리스트(?) 형식으로 반환해준다. X, y 분리 및 one ..