이 문서는 Google Cloud Translation API를 사용해 자동 번역되었습니다.
어떤 문서는 원문을 읽는게 나을 수도 있습니다.
이 게시물에서는 TensorFlow.js 및 Node.js에서 사용자 지정 레이어를 만드는 방법을 알아봅니다.
TensorFlow.js는 맞춤형 기계 학습 모델을 생성하고 이를 브라우저나 Node.js에 배포할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 이 게시물에서는 TensorFlow.js에서 맞춤 레이어를 만드는 데 중점을 둘 것입니다.
맞춤 레이어를 만드는 것은 TensorFlow.js 및 Node.js의 기능을 확장하는 좋은 방법입니다. 사용자 지정 계층을 생성하여 핵심 라이브러리에서 사용할 수 없는 새로운 기능을 TensorFlow.js 및 Node.js에 추가할 수 있습니다.
사용자 지정 레이어를 만드는 것은 어려운 작업이 아니지만 염두에 두어야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 이 게시물에서는 사용자 지정 레이어 생성의 기본 사항을 살펴보고 염두에 두어야 할 몇 가지 사항에 대해 논의합니다.
사용자 지정 레이어를 만들기 전에 먼저 한 걸음 뒤로 물러나서 레이어가 무엇인지 이해해 봅시다.
레이어는 함께 연결된 뉴런의 모음입니다. 계층은 종종 서로 겹쳐져 심층 신경망을 형성합니다.
계층은 입력 데이터를 출력 데이터로 변환하는 역할을 합니다. 입력 데이터는 첫 번째 레이어에 공급되고 첫 번째 레이어의 출력은 두 번째 레이어에 공급되는 식입니다.
레이어는 다양한 유형의 뉴런을 가질 수 있습니다. 가장 일반적인 유형의 뉴런은 완전히 연결된 뉴런입니다. 완전히 연결된 뉴런은 이전 계층의 모든 뉴런에 연결됩니다.
다른 유형의 뉴런에는 컨벌루션 뉴런과 풀링 뉴런이 포함됩니다. 컨볼루션 뉴런은 컨볼루션 신경망에 사용되고 풀링 뉴런은 풀링 레이어에 사용됩니다.
이제 레이어가 무엇인지 알았으니 사용자 지정 레이어를 만드는 방법을 알아보겠습니다.
사용자 지정 레이어를 만드는 것은 어려운 작업이 아니지만 염두에 두어야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 이 섹션에서는 사용자 정의 레이어 생성의 기본 사항을 살펴보겠습니다.
사용자 지정 레이어를 만들 때 입력 모양과 출력 모양을 지정해야 합니다. 입력 형태는 레이어에 공급될 데이터의 형태이고 출력 형태는 레이어에서 출력될 데이터의 형태입니다.
또한 레이어에서 사용할 뉴런 유형을 지정해야 합니다. 가장 일반적인 유형의 뉴런은 완전히 연결된 뉴런입니다. 그러나 컨볼루션 뉴런이나 풀링 뉴런을 사용할 수도 있습니다.
입력 모양, 출력 모양 및 뉴런 유형을 지정했으면 순방향 패스와 역방향 패스를 구현할 수 있습니다. 순방향 패스는 입력 데이터를 출력 데이터로 변환하는 역할을 하고 역방향 패스는 그래디언트를 역전파하는 역할을 합니다.
순방향 패스는 입력 데이터를 출력 데이터로 변환하는 역할을 합니다. 이 섹션에서는 정방향 패스를 구현하는 방법을 알아봅니다.
정방향 패스는 forward 기능에 의해 구현됩니다. 이 함수는 입력 데이터를 가져와 출력 데이터로 변환합니다.
입력 데이터는 첫 번째 레이어에 공급되고 첫 번째 레이어의 출력은 두 번째 레이어에 공급되는 식입니다. 최종 레이어의 출력은 출력 데이터입니다.
역방향 패스는 그래디언트를 역전파하는 역할을 합니다. 이 섹션에서는 역방향 패스를 구현하는 방법을 배웁니다.
역방향 패스는 backward 기능에 의해 구현됩니다. 이 함수는 그래디언트를 가져와서 역방향으로 전파합니다.
그래디언트는 레이어를 통해 역방향으로 전파됩니다. 마지막 레이어의 그래디언트가 이전 레이어로 전파되고 이전 레이어의 그래디언트가 그 이전 레이어로 전파되는 식입니다.
이 게시물에서는 TensorFlow.js 및 Node.js에서 사용자 지정 레이어를 만드는 방법을 배웠습니다. 맞춤 레이어를 만드는 것은 TensorFlow.js 및 Node.js의 기능을 확장하는 좋은 방법입니다.
사용자 지정 계층을 생성하여 핵심 라이브러리에서 사용할 수 없는 새로운 기능을 TensorFlow.js 및 Node.js에 추가할 수 있습니다. 사용자 지정 레이어를 만드는 것은 어려운 작업이 아니지만 염두에 두어야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
이 게시물에서는 사용자 정의 레이어 생성의 기본 사항을 살펴보았습니다. 입력 모양, 출력 모양 및 뉴런 유형을 지정하는 방법을 배웠습니다. 또한 정방향 패스와 역방향 패스를 구현하는 방법도 배웠습니다.