[ML] 핸즈온 머신러닝 - 10(하위 클래스 API로 동적 모델 만들기)

🔎 하위클래스(Subclassing) API로 동적 모델 만들기

반복문을 포함하고 다양한 크기를 다루어야 하며 조건문을 가지는 등 여러가지 동적인 구조를 필요로 하는 경우 명령형 프로그램이 스타일인 서브클래싱 API를 통해 모델을 만들어야 합니다.

 

 

구성

Model 클래스 상속

  - 초기 설정 메서드 __init__()을 이용하여 은닉층과 출력층을 설정합니다.

  - call()메소드를 이용하여 층을 동적으로 구성이 가능합니다.

 

 

단점

하지만 모델 구조가 call()메서드 안에 숨겨져 있어서 케라스가 분석하기가 어렵습니다.

즉, 모델 저장 및 복사가 불가능합니다.

 

또한 summary() 메서드 활용이 제한됩니다.

층의 목록만 확인이 가능하며 층간의 연결 정보를 알 수 없습니다.

 

케라스가 타입과 크기를 미리 확인할 수 없기 떄문에 실수가 발생할 수 있습니다.

 

 

예제코드

# WideAndDeepModel 클래스
class WideAndDeepModel(keras.models.Model):
    def __init__(self, units=30, activation="relu", **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.hidden1 = keras.layers.Dense(units, activation=activation)
        self.hidden2 = keras.layers.Dense(units, activation=activation)
        self.main_output = keras.layers.Dense(1)
        self.aux_output = keras.layers.Dense(1)

    def call(self, inputs):
        input_A, input_B = inputs
        hidden1 = self.hidden1(input_B)
        hidden2 = self.hidden2(hidden1)
        concat = keras.layers.concatenate([input_A, hidden2])
        main_output = self.main_output(concat)
        aux_output = self.aux_output(hidden2)
        return main_output, aux_output

model = WideAndDeepModel(30, activation="relu")