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드롭아웃 기법 : 신경망의 일부만 사용하도록 하여 가중치의 균형을 잡고 과적합 상태를 해결함. keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) W1 = tf.Variable(tf.random_normal([784, 256], stddev=0.01)) L1 = tf.nn.relu(tf.matmul(X, W1)) L1 = tf.nn.dropout(L1, keep_prob) W2 =...

텐서플로우 모델 저장 및 재사용, 텐서보드 사용하기 with tf.name_scope(‘layer1′): W1 = tf.Variable(tf.random_uniform([2, 10], -1., 1.), name=’W1’) L1 = tf.nn.relu(tf.matmul(X, W1)) with tf.name_scope(‘layer2′): W2 = tf.Variable(tf.random_uniform([10, 20], -1., 1.), name=’W2’) L2...