[파이썬 딥러닝] - 앙상블(Merge Layer 관련 API)

이번엔 앙상블 파트의 Merge Layer에서 사용할 수 있는 API만 다루고 끝내려고 한다. 사실상 딥러닝 관련 포스팅의 마지막이 될 수도 있다.

이론은 여기까지만 알아도 쓰는데는 문제 없다고 판단했다. Merge Layer 관련 API concatenate는 단순하게 모델 2개를 엮어주는 역할만 한다.

인풋이 (10, 3)은 모델 1과 인풋이 (10, 3)인 모델 2를 엮을 경우에는 concatenate 시점에서는 그냥 단일 모델처럼 (10, 6)의 형태로 엮이는 것 뿐이다. 디테일하게 얘기하자면, 합쳐지는 레이어 부분에서 노드들이 단순하게 더하기 형태로 합쳐지는 것 뿐이다.

그렇다면 굳이 모델에서 합칠 것도 아니고 데이터상에서 컬럼을 합쳐서 단일 모델로 구성해도 되지 않을까? keras.io를 보면 concatenate 등 merge layer에 관한 표현들이 있다.

이 API를 모두 이해할 필요는 없지만 필요한 부분이 생겼을 때를 판단해서 사용하기 위해 기록하는 용도의 포스팅...

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