<케라스 창시자에게 배우는 딥러닝> 책이 출간되자 마자 공교롭게도 케라스 2.2.4 버전이 릴리스되었습니다. 🙂  2.2.4 버전은 며칠 전 릴리스된 2.2.3 버전의 버그 픽스입니다. 주요한 변경 사항은 2.2.3 버전에 담겨 있습니다. 몇 가지 눈에 띄이는 내용을 살펴 보겠습니다. 전체 변경 내용은 케라스 2.2.3 버전의 릴리스를 참고하세요.

• 텐서플로 1.11.0의 Keras API와 통일하기 위해 ThresholdedReLU와 LeakyReLU의 기능을 ReLU 클래스에 추가하였습니다. 이 때문에 ReLU 클래스에 두 개의 매개변수가 추가되었습니다. ThresholdedReLU의 theta 매개변수 역할을 하는 threshold와 LeakyReLU의 alpha 매개변수 역할을 하는 negative_slope입니다. 백엔드의 relu 함수에는 이미 alpha 매개변수가 있었기 때문에 threshold 매개변수만 추가되었습니다.
• TensorBoard 콜백 클래스에 로깅 간격을 지정할 수 있는 update_freq 매개변수가 추가되었습니다. 기본값은 'epoch'로 이전과 동일하게 에포크마다 로그를 기록합니다. 'batch'는 배치마다 로그를 기록하고 정수를 입력하면 지정된 샘플 개수마다 로그를 기록합니다. tf.keras에는 아직 반영되지 않았습니다.
• 다른 *Pooling2D 클래스처럼 MaxPooling1D, GlobalMaxPooling1D, AveragePooling1D, GlobalAveragePooling1D 에 data_format 매개변수가 추가되었습니다. data_format 매개변수의 값이 channels_last일 때 입력은 (batch_size, steps, features) 크기의 3D 텐서이고 channels_first일 때는 (batch_size, features, steps)입니다. 기본값은 channels_last입니다.
• Conv2DTranspose 클래스에 아트루스 합성곱을 위한 dilation_rate 매개변수가 적용되었습니다.
• EarlyStopping 콜백 클래스에 restore_best_weights 매개변수가 추가되었습니다. 이 매개변수를 True 지정하면 patience 에포크가 지난 후의 모델이 아니라 이전 모델 중에서 최선의 가중치로 설정된 모델이 반환됩니다. 기본값은 False 입니다.
• 이전에는 무조건 float32 타입의 넘파이 배열을 반환했던 to_categorical 함수에 dtype 매개변수가 추가되었습니다. 'float64', 'int32' 등을 지정할 수 있으며 기본값은 'float32' 입니다.