7. 뉴런층의 출력 확인하기

이전 페이지에서 각 뉴런층의 이름, 자료형, 활성화함수와 같은 다양한 정보를 확인하는 방법에 대해 알아보았습니다.

이 페이지에서는 특정 입력 데이터에 대해 각 뉴런층이 출력하는 값을 확인하는 방법에 대해 소개합니다.

1) 훈련 데이터 준비하기

import tensorflow as tf
import numpy as np

tf.random.set_seed(0)


# 1. 훈련 데이터 준비하기
x_train = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])
y_train = np.array([[0], [1], [1]])

우선 tf.random 모듈의 set_seed() 함수를 사용해서 랜덤 시드를 설정했습니다.

예제에서 x_train, y_train은 각각 훈련에 사용할 입력값, 출력값입니다.

이 페이지에서는 훈련은 진행하지 않고 입력 데이터 (x_train)에 대해 각 뉴런층이 출력하는 값을 확인합니다.

2) 뉴런층 만들기

# 2. 뉴런층 만들기
input_layer = tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(3,))
hidden_layer = tf.keras.layers.Dense(units=4, activation='relu')
output_layer = tf.keras.layers.Dense(units=2, activation='softmax')

아래와 같은 간단한 신경망 모델을 구성하기 위한 뉴런층을 각각 만들었습니다.

길이 3을 갖는 벡터 입력을 받고, 은닉층은 네 개의 뉴런 노드를 가지며, 출력층은 두 개의 뉴런 노드를 가집니다.

은닉층의 활성화함수는 ‘relu’, 출력층의 활성화함수는 ‘softmax’로 지정했습니다.

3) Neural Network 구성하기

# 3. 모델 구성하기
model = tf.keras.Sequential([
  input_layer,
  hidden_layer,
  output_layer
  ])

tf.keras 모듈의 Sequantial 클래스는 Neural Network의 각 층을 순서대로 쌓을 수 있도록 합니다.

앞에서 만든 뉴런층을 순서대로 입력해서 신경망 모델을 구성합니다.

4) Neural Network 컴파일하기

# 4. 모델 컴파일하기
model.compile(loss='mse', optimizer='Adam')

손실 함수로 ‘mse’를, 옵티마이저로 ‘Adam’을 지정했습니다.

이 페이지의 예제에서는 훈련을 진행하지 않기 때문에 컴파일 과정은 생략할 수 있습니다.

5) 은닉층의 출력값 확인하기

# 5. 은닉층의 출력 확인하기
intermediate_layer_model = tf.keras.Model(inputs=model.input, outputs=model.layers[0].output)
intermediate_output = intermediate_layer_model(x_train)

print('======== Inputs ========')
print(x_train)

print('\n======== Weights of Hidden Layer ========')
print(hidden_layer.get_weights()[0])

print('\n======== Outputs of Hidden Layer ========')
print(intermediate_output)

======== Inputs ========
[[1 0 0]
[0 1 0]
[0 0 1]]

======== Weights of Hidden Layer ========
[[-0.3851872  -0.54333335  0.0655309   0.1134268 ]
[-0.15428883  0.5699866  -0.01254469  0.9223561 ]
[ 0.36428273 -0.6936733   0.38850498  0.30073535]]

======== Outputs of Hidden Layer ========
tf.Tensor(
[[0.         0.         0.0655309  0.1134268 ]
[0.         0.5699866  0.         0.9223561 ]
[0.36428273 0.         0.38850498 0.30073535]], shape=(3, 4), dtype=float32)

tf.keras 모듈의 Model 클래스를 사용해서 새로운 모델 (intermediate_layer_model)을 하나 만들었습니다.

이 모델은 앞에서 구성한 전체 모델의 입력을 입력으로 하고,

첫번째 뉴런층 (hidden_layer)의 출력을 출력으로 하는 신경망 모델입니다.

이 모델에 훈련 데이터 (x_train)을 입력하면 첫번째 뉴런층의 출력을 반환합니다.

첫번째 뉴런층, 즉 은닉층의 출력은 아래와 같이 계산됩니다.

우선 입력 데이터 [1, 0, 0]에 대해 은닉층의 시냅스 가중치가 곱해집니다.

즉, 입력층 첫번째 노드의 입력 1에 시냅스 가중치 [-0.3851872 -0.54333335 0.0655309 0.1134268 ]가 곱해집니다.

다음으로 은닉층의 활성화함수인 ReLU (Rectified Linear Unit)가 적용되어서

0보다 작은 값은 0이되고, 0보다 큰 값은 그대로 출력값이 됩니다.

6) 출력층의 출력값 확인하기

출력층의 출력값은 전체 Neural Network 신경망의 출력값입니다.

# 6. 출력층의 출력 확인하기
pred = model.predict(x_train)

print('\n======== Outputs of Output Layer ========')
print(pred)

======== Outputs of Output Layer ========
[[0.45516005 0.5448399 ]
[0.18469977 0.8153002 ]
[0.4541021  0.5458979 ]]

전체 신경망의 출력값은 Model 클래스의 predict() 메서드를 사용해서 간단하게 얻을 수 있습니다.

세 개의 값을 갖는 세 개의 입력 데이터 벡터에 대해 두 개의 값을 갖는 벡터 세 개를 출력합니다.

전체 예제 코드

전체 코드는 아래와 같습니다.

import tensorflow as tf
import numpy as np

tf.random.set_seed(0)


# 1. 훈련 데이터 준비하기
x_train = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])
y_train = np.array([[0], [1], [1]])


# 2. 뉴런층 만들기
input_layer = tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(3,))
hidden_layer = tf.keras.layers.Dense(units=4, activation='relu')
output_layer = tf.keras.layers.Dense(units=2, activation='softmax')


# 3. 모델 구성하기
model = tf.keras.Sequential([
  input_layer,
  hidden_layer,
  output_layer
  ])

# 4. 모델 컴파일하기
model.compile(loss='mse', optimizer='Adam')


# 5. 은닉층의 출력 확인하기
intermediate_layer_model = tf.keras.Model(inputs=model.input, outputs=model.layers[0].output)
intermediate_output = intermediate_layer_model(x_train)

print('======== Inputs ========')
print(x_train)

print('\n======== Weights of Hidden Layer ========')
print(hidden_layer.get_weights()[0])

print('\n======== Outputs of Hidden Layer ========')
print(intermediate_output)

# 6. 출력층의 출력 확인하기
pred = model.predict(x_train)

print('\n======== Outputs of Output Layer ========')
print(pred)

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