features 수가 작을 경우의 Dense 설정 문의
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저의 데이터 컬럼수가 5개인데 여기에 DNN 의 Dense 적용하는 부분에서 위와 같이 설정을 하였습니다.
그랬더니 precision과 recall 수치가 이상하게 나오는데
제 생각은 항목수가 적기 때문에
dense 부분이 굳이 세개가 필요없다는 것과 dropout도 없어도 될 듯 싶은데
어떻해 해야 recall의 수치가 높아질 수 있을까요
Câu trả lời 1
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Dense(5, activation='relu', input_shape=(5,)), ==> 5를 32 또는 64로 키우세요
Dense(3, activation='relu'), ==> 3을 16 또는 32로 키우세요
Dense(1, activation='sigmoid') ==> OK
Dense layer의 unit 갯수는 데이터 컬럼수 5와는 아무 상관이 없습니다. 데이터가 데이터 컬럼수는 input_shape 에 지정하는 숫자입니다. 지금 만드신 모델의 model.summary() 에서 Total parameter 갯수 52는 너무도 작은 모델을 만드신 것입니다. 데이터 volume 이 크시면 Dense layer의 unit 수를 64로 하시고 별로 많지 않으면 (몇 만건 이내) 32로 하세요. 감사합니다.
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조언해주신대로 dense를 64와 32로 설정하고 해보았더니
아무리 dense부분을 늘리고 줄이거나 threshold를 조절하더라도
pricision이 상대적으로 높고 recall 부분이 43이상이 되지 않습니다.
원인이 있을까요?
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모델에는 이상이 없어 보이는데 어떤 DATA 를 사용하고 계신지 몰라서 저도 원인을 모르겠습니다. 데이터와 코드를 모두 제공해 주시면 제가 직접 코드 실행해 보면서 debugging 해야할 것 같습니다. 감사합니다.
책이랑 강의랑 순서나 예제가 다른것 같네요
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