07-3 신경망 모델 훈련

-드롭아웃

학습에 전혀 관여하지 않는다.

훈련과정에서 층에 있는 일부 뉴런을 랜덤하게 꺼서(뉴런의 출력을 0으로 만들어) 과대적합을 막는다.

 

HDF5 파일포맷 : 하둡, 스파크

PYSPARK : 파이썬으로 개발된 스파크

 

model.save : 학습된 모델을 저장하는 것(용량이 크다)

model = keras.models.load_model('model-whole.h5') : 모델 복원

 

-콜백

과대적합을 막는 또 하나의 방법

 

메모리가 적재된 것 : 프로세스

 

직접 호출하는게 아니고 

메인(main)에서 등록(register-fn)을 해놓고 특정 이벤트에 의해서 함수(fn)가 호출된다.

비동기적으로 이벤트에 의해서 호출됨.

손실이 줄어들지 않는 시점이 이벤트

epoch20이 event

체크포인트 콜백 : 모델들 메모리에 저장(save) - 디스크에 다 저장하는게 아니고 best를 찾아냈을 때만..

epoch 에서 -2 되는 에포크를 저장(저장해놨던거 역순으로 돌리기)

patience : -인덱스