[❓질문] 적당히 맞는 모델 만들긴 했는데

[익명(117.17)]

히든레이어 1개에 4096층으로 하니까 좀 데이터랑 일치하는데 이런 경우도 있긴 해?

[익명(122.45)]

뭐가 데이터랑 일치한다는건지? Output이?

[익명(117.17)]

ㅇㅇㅇ 균열성장량 예측하는건데 선형보간했을때랑 유사하게 나오긴 함

[Sesiwo(visiopo44)]

레이어 1개 인데 층이4096이란게 뭔뜻이야? - dc App

[익명(114.29)]

model4.add(Dense(4096, input_dim=3, activation='relu')) 이렇게 만들었어

[익명(114.29)]

출력은 model4.add(Dense(1, activation='linear'))

[Sesiwo(visiopo44)]

아 노드가4096개라고... 대다수의 문제에 대해서(특히 정형데이터) 경험적으로 FFNN은 대부분1~2개의 층으로 충분히 좋은 성능을 낸다고 알려져 있음. 또한 단순히 깊이를 깊게하는건 vanishing gredient문제로부터 자유로울 수 없기때문에 1~2개의 층이 적합함 - dc App

[익명(114.29)]

고마워!!

[Cytrus(minhyoo1)]

인풋이 어떤사이즈인지 확인하고, 개념을 어떻게 반죽할건지 고민한다고 생각해봐 커패시티(은닉층,각층의 노드)는 그 개념이 뛰어놀 놀이터다 충분히 커패시티를 마련해줘야하고, 부족하지도 않고 넘치지도 않는 모델이 구현되면 테스트성능이 잘 나올거임 우선 복잡하지않은 구조로 시작해봐 - dc App