고급 딥 러닝 주제 (예 : 전이 학습)에 대한 논의가 너무 깊어지기 전에 먼저 한 발 뒤로 물러나서 rank 1, rank -5 및 rank -N 정확도의 개념에 대해 논의하겠습니다. 특히 컴퓨터 비전과 이미지 분류 공간에서 딥 러닝 문헌을 읽을 때 rank 정확도라는 개념을 접하게 될 것입니다. 예를 들어 ImageNet 데이터 세트에서 평가 된 기계 학습 …
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인공지능 configuration 딥러닝 기계학습 AI HDF5 datasets kaggle Dogs vs. Cats
이제 더 고급 프로젝트와 딥 러닝 방법을 빌드하기 시작 했으므로 각 프로젝트에 대한 특수 구성 Python 모듈을 만들고 싶습니다. 예를 들어, 다음은 Kaggle Dogs vs. Cats 프로젝트의 디렉토리 구조입니다. 다음 장에서 검토 할 예정이므로 지금은 실제 Python 스크립트를 무시할 수 있지만 config라는 디렉토리를 살펴보십시오. 구성 내부에는 dogs_vs_cats_config.py라는 단일 Python 파일이 있습니다.이 파일을 사용하여 다음을 포함하여 …
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Logistic Regression 분류기 training deepLearning python 기계학습 케글 dogs Cats HDF5 kaggle
로지스틱 회귀 분류기를 훈련하려면 새 파일을 열고 이름을 train_model.py로 지정하십시오. 2-8 행은 필수 Python 패키지를 가져옵니다. 그런 다음 명령 줄 인수를 구문 분석합니다. 여기에는 훈련이 완료된 후 출력 로지스틱 회귀 모델에 대한 경로와 함께 입력 HDF5 –db에 대한 경로 인 두 개의 스위치 만 필요합니다. 다음으로 읽기용 HDF5 데이터 세트를 열고 학습용 데이터의 75 %, …
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AlexNet definition 인공지능 #딥러닝 #기계학습 AI DeepLearning HDF5 python
이제 Krizhevsky et al.의 중요한 AlexNet 아키텍처를 구현해 보겠습니다. AlexNet 아키텍처를 요약 한 표는 아래 표에서 볼 수 있습니다. AlexNet 아키텍처의 표 요약입니다. 출력 볼륨 크기는 관련되는 경우 컨볼 루션 필터 크기 / 풀 크기와 함께 각 레이어에 포함됩니다. 입력 이미지가 227 × 227 × 3 픽셀로 가정되는 방식에 주목하십시오. 이것은 실제로 AlexNet의 …
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인공지능 딥러닝 기계학습 DeepLearning Inception imagenet
Inception 모듈의 동기에 대해 논의 했으므로 이제 그림에서 실제 모듈 자체를 살펴 보겠습니다. GoogLeNet에서 사용 된 원래 Inception 모듈. Inception 모듈은 네트워크의 동일한 모듈 내에서 1 × 1, 3 × 3 및 5 × 5 컨볼 루션을 계산하여 “다단계 특징 추출기”역할을합니다. Szegedy et al., 2014 논문 그림 활성화 함수 (ReLU)는 모든 CONV 계층 이후에 암시 …