훈련 데이터의 소수점 이하 자릿수 줄이기

나는 Tensorflow가 뒷받침하는 Keras를 사용하여 모델을 훈련시키고 훈련 데이터의 소수점 이하 자릿수에 대한 질문이 있습니다. 출력에 영향을 미치는 교육 데이터의 소수점 이하 자릿수를 줄입니까? 내 원래 데이터는 15 자릿수이며 8 자릿수로 잘 표현되기 때문에 8 자까지 자르고 싶습니다. 이것에 대한 당신의 경험은 무엇입니까?훈련 데이터의 소수점 이하 자릿수 줄이기

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|  Original  | round to 8 decimals | 
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| 0.675477266311645 | 0.675477270000000 | 
| 0.670092999935150 | 0.670093000000000 | 
| 0.660303473472595 | 0.660303470000000 | 
| 0.698482632637023 | 0.698482630000000 | 
| 0.747430264949798 | 0.747430260000000 | 
| 0.734703838825225 | 0.734703840000000 | 
| 0.783161997795104 | 0.783162000000000 | 
| 0.760156631469726 | 0.760156630000000 | 
| 0.760156631469726 | 0.760156630000000 | 
| 0.763582944869995 | 0.763582940000000 | 
| 0.766519844532012 | 0.766519840000000 | 
| 0.766519844532012 | 0.766519840000000 | 
| 0.747919738292694 | 0.747919740000000 | 
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출처

2017-03-22 RaduS

직접 사용해 보시지 않겠습니까? 나는 당신의 산출물이 그렇게 많이 영향을받을 것이라고 생각하지 않지만, 시도하지 않고서는 알기가 어렵다. – oscfri

귀하의 질문에 이미 답변하셨습니다. 데이터가 소수점 이하 8 자리로 잘 표시되어 있으면 정확도를 잃지 않고 나머지를자를 수 있습니다. 결국, 내부적으로 장소가 어쨌든 사용되는 것처럼별로 중요하지 않습니다. 입력의 일부 장소를 남겨 두었 기 때문에 모델의 변수의 정밀도가 떨어지는 것은 아닙니다. 그들은 여전히 (아마도) 32 비트 부동 소수점 숫자가 될 것입니다.

출처

2017-03-22 22:14:34 nemo

훈련 데이터의 소수점 이하 자릿수 줄이기

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