[Deep Learning] TensorFlow optimizer learning rate 셋팅

📝딥러닝 텐서플로우 옵티마이저 런닝레이트 셋팅하기

인공지능 컴파일할때 아래 코드처럼 문자열이 아닌 함수로 불러오면 사용할 옵티마이저의 런닝레이트를 지정이 가능하다

※ 디폴트 런닝레이트는 0.001

　임포트해서 함수를 불러와 셋팅도 가능 (from tensorflow.keras.optimizers import Adam)

def build_model() :
  model = Sequential()
  model.add( Dense( units= 64, activation= 'relu', input_shape= (9,) ) )
  model.add( Dense( units= 64, activation= 'relu') )
  model.add( Dense( units=1, activation= 'linear' ) )

# learning_rate을 셋팅하고 싶다면 문자열말고 tf.keras.optimizers.로 옵티마이저를 불러와 설정
  model.compile( optimizer= tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss= 'mse', metrics= [ 'mse', 'mae' ])

return model

learning rate란 미분 기울기의 이동 보폭(step)