ML lab 09 DeepLearning

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lec9-1: 딥넷트웍 학습 시키기(backpropagation)


이번 강의에서는 w1,w2,b1,b2를 어떻게 학습시킬수 있을까에 대해 알아보자.
딥러닝에서도 gradient descent같은 cost function을 이용한다.
gradient descent를 이용하려면 모든 노드의 미분값을 알아야한다.
하지만 모든 노드를 계산하려면 너무 복잡하다.
그래서 backpropagation이라는 개념이 나온다.


위와 같이 미분값을 넘기면서 chain rule을 통해 각 노드의 미분 값을 쉽게 알 수 있다.


텐서플로우의 텐서보드는 위 그래프처럼 노드들을 만들어 backpropagation을 보다 쉽게 구현할 수 있도록 만들어놨다.

lec9-2: Tensor Board로 딥네트웍 들여다보기

텐서보드로 그래프 형태로 코드를 들여다 볼 수 있다. 
네트워크가 커지고 수행 시간이 오래 걸리다 보면 에러 찾기가 힘들다.
텐서플로우는 텐서보드라는 해결책을 제시한다.
사용법은 간단하다. 


위와 같은 예시를 통해 간단한 사용법을 알 수 있다.
우선 summary 정보들을 모아 writer를 생성한뒤 writer operation을 실행시키는 것이다.
그리고 텐서보드를 실행시킨다.


위처럼 layer별로 분류하여 코딩을 하는 것이 좋다. 
그리고 변수에 labeling을 하는 것이 중요하다.


모든 summary를 합치고 summarywriter을 실행시킨다.

마지막으로 세션을 실행시키면서 텐서보드에 출력시킨다.
텐서플로우는 그래프화시켜서 backpropagation이 수월하도록 만들었다.


또한 변수의 히스토그램을 그래프로 볼 수 있는 장점이 있다.
디버깅이라고 하기엔 굉장히 좋은 툴이다.
수치로 표현하는 것이 아니라 시각적으로 표현하면서 한 눈에 알 수 있도록 만들었다.


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