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CNN CNN Convolutional neural network(CNN 또는 ConvNet)란 데이터로부터 직접 학습하는 딥러닝의 신경망 아키텍처입니다. CNN은 영상에서 객체, 클래스, 범주 인식을 위한 패턴을 찾을 때 특히 유용합니다. 컨벌루션 계층은 입력 영상을 일련의 컨벌루션 필터에 통과시킵니다. 각 필터는 영상에서 특정 특징을 활성화합니다. ReLU(Rectified Linear Unit) 계층은 음수 값은 0에 매핑하고 양수 값은 그대로 두어서 더 빠르고 효과적인 훈련이 이루어지도록 합니다. 이때 활성화된 특징만 다음 계층으로 전달되므로 이를활성화라고도 합니다. 풀링 계층은 비선형 다운샘플링을 수행하여 신경망이 학습해야 하는 파라미터의 개수를 줄임으로써 출력을 단순화합니다. 이러한 연산이 수십 또는.. 2023. 11. 28.
이미지 분류 : MNIST MNIST MNIST 데이터베이스 (Modified National Institute of Standards and Technology database)는 손으로 쓴 숫자들로 이루어진 대형 데이터베이스이며, 다양한 화상 처리 시스템을 트레이닝하기 위해 일반적으로 사용된다. Mnist 데이타셋에는 총 60,000개의 데이타가 있는데, 이 데이타는 크게 아래와 같이 세종류의 데이타 셋으로 나눠 집니다. 모델 학습을 위한 학습용 데이타인 mnist.train 그리고, 학습된 모델을 테스트하기 위한 테스트 데이타 셋은 minst.test, 그리고 모델을 확인하기 위한 mnist.validation 데이타셋으로 구별됩니다. 각 데이타는 아래와 같이 학습용 데이타 55000개, 테스트용 10,000개, 그리고, 확.. 2023. 11. 28.
softmax 함수 소프트맥스 함수 출력층에서 사용되는 함수이다. 다중 클래스 분류 모델을 만들 때 사용한다. 결과를 확률로 해석할 수 있게 변환해주는 함수로 높은 확률을 가지는 class로 분류한다. 이는 결과값을 정규화시키는 것으로도 생각할 수 있다. 이항분류 = sigmoid 다항분류 = softmax label은 one_hot encoding 해준다. from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation from keras.optimizers import Adam from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint import pandas as pd import numpy as.. 2023. 11. 27.
TensorFlow 2.0을 사용하여 Keras 모델을 생성하는 3가지 방법 Sequential API 레이어의 흐름이 순차적인 경우 사용 (layer-by-layer) 텐서가 이전 레이어에서 다음 레이어로 바로 이어질 때에 사용 가능 # 공부시간에 따른 성적 결과 예측 # x_data = [[1.],[2.],[3.],[4.],[5.]] x_data = np.array([1,2,3,4,5], dtype=np.float32) y_data = np.array([11,39,55,66,70], dtype=np.float32) print(np.corrcoef(x_data, y_data)) # 0.95469145 model = Sequential() model.add(Dense(units=2, input_dim=1, activation='relu')) model.add(Dense(units.. 2023. 11. 24.

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