[💡정보] 딥러닝으로 덧셈하기

[익명(118.235)]

import tensorflow as tf

def create_model():

    model = tf.keras.Sequential([

        tf.keras.layers.Dense(32, input_shape=(2,), activation='relu'),

        tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'),

        tf.keras.layers.Dense(8, activation='relu'),

        tf.keras.layers.Dense(1)

    ])

    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

    return model

여기다가 0부터 10000까지 숫자를 랜덤으로 뽑아 1000개짜리 데이터셋을 만들어서

에폭 1으로 최대 천번 돌리고 얼리스토핑대신 for문 break를 적용함, 3회 이상 90프로이상 확률이면 통과

이거 하다보니까 개같이 오래걸리는 삘이 나서 결국 에폭 10번으로 최대 만번에 3회 얼리스토핑 적용하고 결과

turn : 48

Correct predictions: 9 out of 10

Accuracy: 90.00%

48회차 돼서야 90퍼 연속 세번... 존나 빡치던건 그 와중에도 로스가 한자리수래도 답답한데 백단위로 튐...

똑같은 거 dense층 leakyrelu alpha 0.01

turn : 51

Correct predictions: 10 out of 10

Accuracy: 100.00%

leakyrelu default

turn : 501

Correct predictions: 10 out of 10

Accuracy: 100.00%

천씩 튈때부터 쎄하더라 이새끼 누가 만듬...

elu

turn : 268

Correct predictions: 10 out of 10

Accuracy: 100.00%

500번 돌린 거 보니까 낫단 생각이 드네

swish

turn : 431

Correct predictions: 9 out of 10

Accuracy: 90.00%

덧셈이 이렇게 어렵습니다 여러분!!

- dc official App

[익명(58.126)]

one-hot vector로 바꾸고 loss function은 MSE 말고 MAE로 해보셈

[익명(118.235)]

이걸 어떻게 one hot으로 바꿈? 그럼 10000렝쓰 어레이 두개 갖다 박으란 얘긴가...? - dc App

[익명(118.235)]

이거 이대로 하면 그냥 터지는 거였구만. mse mae로 갈아치우니까 한번 90퍼 넘을때마다 clear output해주는 거 있는 문장인데 걸리지도 않아서 vscode가 터지넼ㅋㅋㅋ - dc App

[익명(175.223)]

혹시 이 주제로 프로젝트 해도 될까요?

[익명(118.235)]

네 상관없음 mit라이센스임ㅋㅋ - dc App