07-1 확인문제

확인문제

1. 어떤 인공 신경망의 입력 특성이 100개이고, 밀집층에 있는 뉴런 개수가 10개일 때 필요한 모델 파라미터의 개수는 몇 개인가요?

1. 1,000개
2. 1,001개
3. 1,010개 ✔️
4. 1,100개

🥸❓ 100 x 10 = 1,000개의 가중치 + 뉴런마다 1개의 절편 존재! (10개) = 1,010개의 모델 파라미터 존재

2. 케라스의 Dense 클래스를 사용해 신경망의 출력층을 만들려고 합니다. 이 신경망이 이진 분류 모델이라면 activation 매개변수에 어떤 활성화 함수를 지정해야 하나요?

1. ‘binary’
2. ‘sigmoid’ ✔️
3. ‘softmax’
4. ‘relu’

3. 케라스 모델에서 손실 함수와 측정 지표 등을 지정하는 메서드는 무엇인가요?

1. configure()
2. fit()
3. set()
4. compile() ✔️

4. 정수 레이블을 타깃으로 갖는 다중 분류 문제일 때 케라스 모델의 compile() 메서드에 지정할 손실 함수로 적절한 것은 무엇인가요?

1. ‘sparse_categorical_crossentropy’ ✔️
2. ‘categorical_crossentropy’
3. ‘binary_crossentropy’
4. ‘mean_square_error’