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TensorFlow.js는 기계 학습 모델을 최적화하는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 게시물에서는 TensorFlow.js를 사용하여 RMSprop 최적화 알고리즘을 사용하여 모델을 최적화하는 방법에 중점을 둘 것입니다.
RMSprop은 신경망 훈련에 사용되는 널리 사용되는 최적화 알고리즘입니다. 적응형 학습 속도를 사용하는 경사 하강법의 변형입니다. 즉, 모델의 현재 상태에 따라 학습률이 자동으로 조정됩니다.
RMSprop은 모멘텀과 같은 다른 최적화 알고리즘과 함께 자주 사용됩니다. 이러한 알고리즘을 함께 사용하면 신경망을 보다 효과적으로 훈련하는 데 도움이 될 수 있습니다.
시작하려면 TensorFlow.js 및 Node.js를 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.
npm install -g @tensorflow/tfjs-node
npm install -g node
이러한 종속성을 설치하고 나면 rmsprop.js
라는 새 파일을 만들고 코딩을 시작할 수 있습니다.
가장 먼저 해야 할 일은 @tensorflow/tfjs-node
모듈을 가져오는 것입니다. 이 모듈은 Node.js에서 TensorFlow.js를 사용할 수 있는 기능을 제공합니다.
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');
다음으로 RMSprop 알고리즘에서 사용할 몇 가지 매개변수를 정의해야 합니다. 이러한 매개변수에는 학습률, 감쇠율 및 모멘텀이 포함됩니다.
const learningRate = 0.001;
const decayRate = 0.9;
const momentum = 0.0;
이제 새로운 Optimizer
인스턴스를 생성할 수 있습니다. 이 인스턴스는 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.
const optimizer = tf.train.rmsprop(learningRate, decayRate, momentum);
이제 옵티마이저를 만들었으므로 이를 사용하여 모델을 교육할 수 있습니다. 이 예에서는 간단한 선형 회귀 모델을 사용합니다.
먼저 모델을 정의해야 합니다. tf.sequential
함수를 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.
const model = tf.sequential();
다음으로 모델에 레이어를 추가해야 합니다. 이 계층은 하나의 입력과 하나의 출력이 있는 완전히 연결된 계층입니다.
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
모델을 정의했으므로 이제 모델을 컴파일해야 합니다. 모델을 컴파일할 때 사용할 옵티마이저를 지정해야 합니다. 손실 함수도 지정해야 합니다. 이 예에서는 평균 제곱 오류 손실 함수를 사용합니다.
model.compile({optimizer: optimizer, loss: 'meanSquaredError'});
모델이 컴파일되면 fit
방법을 사용하여 모델을 훈련할 수 있습니다. 이 메서드는 dataset
개체를 입력으로 사용합니다. 'dataset' 개체에는 모델을 교육하는 데 사용할 교육 데이터가 포함되어 있습니다.
const dataset = tf.data.dataset(...);
model.fit(dataset, {epochs: 10});
이 게시물에서는 TensorFlow.js를 사용하여 RMSprop 최적화 알고리즘을 사용하여 기계 학습 모델을 최적화하는 방법을 살펴보았습니다. 또한 데이터 세트를 사용하여 모델을 교육하는 방법도 살펴보았습니다.