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CNN 앙상블을 구성하고 평가하려면 test_ensemble.py라는 별도의 파일을 만들고 다음 코드를 삽입합니다. 2-9 행은 필요한 Python 패키지를 가져 오는 반면 12-15 행은 명령 줄 인수를 구문 분석합니다. 여기에는 직렬화 된 네트워크 가중치가 디스크에 저장되는 경로 인 –models가있는 단일 스위치 만 필요합니다. 여기에서 CIFAR-10 데이터 세트를 로드하여 네트워크를 평가할 뿐 (훈련이 아닌) 테스트 세트 만 유지할 수 …
더 보기 “앙상블 CNN Jensen Inequality 평가 deepLearnging 파이썬 python”
CNN 앙상블을 구축하는 첫 번째 단계는 각 개별 CNN을 훈련하는 것입니다. 단일 CNN을 훈련하는 많은 예를 보았지만 여러 네트워크를 어떻게 훈련합니까? 일반적으로 두 가지 옵션이 있습니다. 1. 단일 네트워크를 여러 번 훈련하는 데 사용하는 스크립트를 실행하여 출력 직렬화 된 모델 가중치 경로를 각 실행에 대해 저장되도록 변경합니다. 2. for 루프를 사용하여 N 개의 네트워크를 …
더 보기 “파이썬 python Classification Ensemble 앙상블 Jensen Inequality 인공지능 딥러닝”
이 장에서는 앙상블 메서드의 개념, 여러 분류기를 가져와 하나의 큰 메타 분류기로 집계하는 프로세스를 살펴 봅니다. 여러 기계 학습 모델을 함께 평균화하면 무작위로 선택한 단일 모델을 사용하여 성능을 능가 (즉, 더 높은 정확도 달성) 할 수 있습니다. 사실, ImageNet Challenge에서 경쟁하는 거의 모든 최신 출판물은 Convolutional Neural Networks 앙상블에 대한 최상의 결과를보고합니다. 이 장에서는 Jensen의 …