7장 딥러닝을 위한 고급 도구

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이 장에서 다룰 핵심 내용

• 케라스의 함수형 API
• 케라스 콜백 사용하여 모델 훈련과정 제어
• 시각화 도구인 텐서보드 사용 방법
• 모델 성능을 최대로 끌어 올리기 위한 기법 소개

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이 장에서 소개하는 강력한 도구들을 사용하면 복잡한 문제에서도 거의 최고의 성능을 내는 모델을 개발할 수 있습니다. 케라스의 함수형 API(functional API)를 사용해서 그래프 구조를 띤 모델을 만들거나 하나의 층을 다른 입력에 같이 사용하고, 케라스 모델을 파이썬 함수처럼 사용할 수 있습니다. 케라스 콜백(callback)과 브라우저 기반의 시각화 도구인 텐서보드(TensorBoard)는 훈련하는 동안 모델을 모니터링하도록 도와줍니다. 배치 정규화, 잔차 연결, 하이퍼파라미터 최적화, 모델 앙상블을 포함한 여러 가지 모범 사례도 살펴보겠습니다.