Reuters 데이터 자동 불러오기
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훈련 8,982개·시험 2,246개 확인
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46개 토픽의 클래스 분포 확인
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정수 인덱스 뉴스기사 영어 복원
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10,000차원 멀티-핫 벡터화
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정수 레이블 0~45 확인
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훈련·검증자료 분리
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Dense 64 + ReLU
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Dense 64 + ReLU
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Dense 46 + Softmax
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Sparse Categorical Cross-Entropy
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20 Epoch Python 실제 학습
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Train·Validation Loss와 Accuracy
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실제 최적 Epoch 확인
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전체 훈련자료로 재학습
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시험 Accuracy·Macro F1
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Top-3·Top-5 Accuracy
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46×46 혼동행렬
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토픽별 Precision·Recall·F1
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소수 토픽 성능 확인
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병목층 64·32·16·8·4 비교
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Dropout·L2·클래스 가중치 비교
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기준모형·Embedding 모델 비교
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새로운 뉴스 토픽 예측
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