1. Keras 소개
   1. [시작하기] Sequential 모델 가이드
   2. [시작하기] 함수형 API 가이드
   3. [시작하기] FAQ
   4. [모델] Keras의 모델
   5. [모델] 함수형 API
   6. [모델] Sequential
   7. [계층] Keras의 계층
   8. [계층] Core 계층
   9. [계층] 합성곱 계층
   10. [계층] 풀링 계층
   11. [계층] 부분적으로 연결된 계층
   12. [계층] 재발 계층
   13. [계층] 임베딩 계층
   14. [계층] Merge 계층
   15. [계층] 고급 활성화 계층
   16. [계층] 표준화 계층
   17. [계층] 노이즈 계층
   18. [계층] 계층 Wrappers
   19. [계층] 자신만의 Keras 계층 만들기
   20. [전처리] 시퀀스 전처리
   21. [전처리] 텍스트 전처리
   22. [전처리] 이미지 전처리
2. Metrics
3. 손실
4. 최적화기
5. 활성화
6. Callbacks
7. 데이터셋
8. 애플리케이션
9. 백엔드 1
10. 백엔드 2
11. 백엔드 3
12. 백엔드 4
13. 백엔드 5
14. 초기화기
15. 정규화기
16. 제한
17. 시각화
18. Scikit-Learn API
19. 유용한 도구

conv1d

conv1d(x, kernel, strides=1, padding='valid', data_format=None, dilation_rate=1)

1차원 합성곱(convolution)입니다.

인수

• x: 텐서 혹은 변수입니다.
• kernel: 커널 텐서입니다.
• strides: stride 정수입니다.
• padding: 문자열이며, "same", "causal", "valid" 중 택일합니다.
• data_format: 문자열이며, "channels_last", "channels_first" 중 택일합니다.
• dilation_rate: 정수이며 dilate율 입니다.

반환값

1차원 합성곱의 결과를 텐서로 반환합니다.

conv2d

conv2d(x, kernel, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1))

2차원 합성곱입니다.

인수

• x: 텐서 혹은 변수입니다.
• kernel: 커널 텐서입니다.
• strides: stride 튜플입니다.
• padding: 문자열이며, "same", "valid" 중 택일합니다.
• data_format: 문자열이며, "channels_last", "channels_first" 중 택일합니다. Theano 혹은 TensorFlow/CNTK의 데이터 양식을 입력/커널/출력에 사용할지 여부입니다.
• dilation_rate: 두 정수의 튜플입니다.

반환값

2차원 합성곱의 결과를 텐서로 반환합니다.

예외 발생

• ValueError: data_format이 channels_last이나 channels_first 둘 다 아닌 경우 입니다.

conv2d_transpose

conv2d_transpose(x, kernel, output_shape, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None)

2차원 역합성곱(deconvolution, 즉 전치 합성곱)입니다.

인수

• x: 텐서 혹은 변수입니다.
• kernel: 커널 텐서입니다.
• output_shape: 출력 형태를 위한 1차원 정수 텐서입니다.
• strides: stride 튜플입니다.
• padding: 문자열이며, "same", "valid" 중 택일합니다.
• data_format: 문자열이며, "channels_last", "channels_first" 중 택일합니다. Theano 혹은 TensorFlow/CNTK의 데이터 양식을 입력/커널/출력에 사용할지 여부입니다.

반환값

2차원 전치 합성곱의 결과를 텐서로 반환합니다.

예외 발생

• ValueError: data_format이 channels_last이나 channels_first 둘 다 아닌 경우 입니다.

separable_conv2d

separable_conv2d(x, depthwise_kernel, pointwise_kernel, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1))

2차원 합성곱입니다.2D convolution with separable filters.

인수

• x: input tensor
• depthwise_kernel: convolution kernel for the depthwise convolution.
• pointwise_kernel: kernel for the 1x1 convolution.
• strides: strides tuple (length 2).
• padding: string, "same" or "valid".
• data_format: string, "channels_last" or "channels_first".
• dilation_rate: tuple of integers, dilation rates for the separable convolution.

반환값

출력 텐서를 반환합니다.

예외 발생

• ValueError: data_format이 channels_last이나 channels_first 둘 다 아닌 경우 입니다.

depthwise_conv2d

depthwise_conv2d(x, depthwise_kernel, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1))

2D convolution with separable filters.

인수

• x: input tensor
• depthwise_kernel: convolution kernel for the depthwise convolution.
• strides: strides tuple (length 2).
• padding: string, "same" or "valid".
• data_format: string, "channels_last" or "channels_first".
• dilation_rate: tuple of integers, dilation rates for the separable convolution.

반환값

출력 텐서를 반환합니다.

예외 발생

• ValueError: data_format이 channels_last이나 channels_first 둘 다 아닌 경우 입니다.