keras를 이용한 cnn구현 및 hyperparameter tuning
- 아 브런치.. 쓴 글 자꾸 날아가서 못쓰겠네; 참고한 링크들만 공유함
- 급하게 mnist 분류 모델과 hyperparameter optimization method 비교 예시를 만들어야 했음
- 기왕 하는 것 이미지니 cnn으로, keras와 scikit learn으로 모델 구현과 튜닝을 쉽게 하면 되겠다고 생각
- 부득이하게 여기저기 이동해야 했어서 colab상에서 가뿐하게 개발함, 맥북이랑 윈도우데탑에 세팅해놓은 거 무쓸모 됨...
- 공개된 정보들도 많고 개발환경도 점점 좋아지고~ 세상 참 좋아
https://neurowhai.tistory.com/153
https://3months.tistory.com/56
https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py
https://byeongkijeong.github.io/Keras-cnn-tutorial/
http://adventuresinmachinelearning.com/keras-tutorial-cnn-11-lines/
http://research.sualab.com/introduction/practice/2019/02/19/bayesian-optimization-overview-1.html
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV.html
http://ethen8181.github.io/machine-learning/keras/nn_keras_hyperparameter_tuning.html
https://blog.floydhub.com/guide-to-hyperparameters-search-for-deep-learning-models/
https://www.kaggle.com/ksjpswaroop/parameter-tuning-rf-randomized-search
http://aikorea.org/cs231n/neural-networks-3/#hyper
http://www.engear.net/wp/hyper-paramertesr-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D/
https://kolikim.tistory.com/53?category=733477