빠른 Keras 레시피 (Quick Keras Recipes)

목차

  1. 서빙
  2. Keras 사용 팁
  3. ML 모범 사례
  4. 기타

서빙

V3

TFServing으로 TensorFlow 모델 서비스하기 (Serving TensorFlow models with TFServing)

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Keras 사용 팁

V3

Keras 디버깅 팁 (Keras debugging tips)

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V3

Conv2D 레이어의 컨볼루션 연산 커스터마이즈하기 (Customizing the convolution operation of a Conv2D layer)

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V3

트레이너 패턴 (Trainer pattern)

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V3

엔드포인트 레이어 패턴 (Endpoint layer pattern)

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V3

Keras 모델의 재현성 (Reproducibility in Keras Models)

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V3

TensorFlow NumPy로 Keras 모델 작성하기 (Writing Keras Models With TensorFlow NumPy)

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V3

간단한 커스텀 레이어 예시: Antirectifier (Simple custom layer example: Antirectifier)

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V3

함수형 서브클래싱을 사용하여 광범위한 배포를 위한 Keras 모델 패키징 (Packaging Keras models for wide distribution using Functional Subclassing)

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ML 모범 사례

V3

모델 트레이닝에 필요한 샘플 크기 추정 (Estimating required sample size for model training)

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V3

추천 시스템을 위한 메모리 효율적인 임베딩 (Memory-efficient embeddings for recommendation systems)

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V3

TFRecord 만들기 (Creating TFRecords)

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기타

V2

Mixture Density 네트워크로 비함수 매핑 근사화 (Approximating non-Function Mappings with Mixture Density Networks)

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V2

확률론적 베이지안 신경망 (Probabilistic Bayesian Neural Networks)

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V2

지식 증류 레시피 (Knowledge distillation recipes)

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V2

Keras 콜백에서 scikit-learn 메트릭 평가 및 내보내기 (Evaluating and exporting scikit-learn metrics in a Keras callback)

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V2

TFRecord 파일에서 Keras 모델을 트레이닝하는 방법 (How to train a Keras model on TFRecord files)

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