model quiz

Q.다음 중 fit 함수의 매개변수와 그 의미가 잘못 짝지어진 것은?

fit( x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose='auto',
callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True,
class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0, steps_per_epoch=None, validation_steps=None, validation_batch_size=None, validation_freq=1, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False )

 

1. shuffle - 학습 데이터와 검증 데이터의 순서를 섞을지 여부

 

2. x, y - 학습 데이터의 입력 값과 정답 값

 

3. batch_size - 한번에 입력할 데이터의 수

 

4. epochs - 학습 데이터를 몇 번 학습할 것인지

 

5. verbose - 학습 과정을 출력하는 방법

정답 1

 

 

Q.다음 중 fit 함수에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

(모든 문제는Tensorflow 2.7 버전 기준입니다.)

1. fit_generator 함수는 fit 함수에 포함되었다.

2. 모델을 학습하는 과정에서 사용하는 함수로 모델의 손실함수를 지정할 수 있다.

 

3. 한번에 입력할 데이터의 수, 학습의 반복 횟수 등을 조절할 수 있다.

 

4. 콜백함수를 전달하면 학습 과정을 좀 더 자세하게 수정할 수 있다.

 

정답 2

 

Q.다음 중 과적합(Overfitting)을 방지하기 위한 방법으로 가장 옳지 않은 것은?

 

1. 학습 데이터를 더 많이 확보하여 학습에 사용한다.

 

2. 과적합이 일어나기 전 시점에 학습을 중지한다.

 

3. 데이터 증강 기법을 사용한다.

 

4. 데이터의 특징을 더 많이 추출하기 위해 더 큰 모델을 사용한다.

정답 4

 

 

 

Q.다음 중 아래 ModelCheckpoint에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
    filepath, monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=False,
    save_weights_only=False, mode='auto', save_freq='epoch’,
    options=None, **kwargs
)

 

1. 일정 주기마다 모델을 자동으로 저장한다.

 

2. 저장된 체크포인트는 구조를 제외한 가중치의 값만 포함되어 있다.

 

3. 과적합이 발생했을 때 중간부터 체크포인트를 불러와 학습이 가능하다.

 

4. save_best_only가 True이면 가장 좋은 성능의 모델만 저장하고 다른 버전은 삭제한다.

 

정답 2

 

 

Q.텐서보드에 관한 설명으로 옳은 것은?

 

1. 페이스북에서 개발한 모델 시각화 라이브러리이다.

 

2. 학습 과정의 그래프들은 학습이 종료된 시점부터 확인 가능하다.

 

3. 관련 콜백함수를 fit 함수에 전달해야 그래프를 사용 가능하다

 

4. 주기적으로 모델을 저장하여 학습을 이어서 진행하기 위한 라이브러리다.

 

정답 3