네트워크 수술을 수행하기 전에 주어진 딥러닝 모델에있는 모든 레이어의 레이어 이름과 인덱스를 알아야합니다. 사전 훈련 된 CNN에서 특정 레이어를 “고정” 및 “고정 해제” 해야 하므로 이 정보가 필요합니다. 레이어 이름과 인덱스를 미리 알지 못하면 우리는 계획이없는 통제 불능 외과 의사 처럼 “맹목적으로 절단” 할 것입니다. 대신 네트워크 아키텍처와 구현을 검토하는 데 몇 분을 투자하면 수술을 …
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파이썬 python Classification Ensemble 앙상블 Jensen Inequality 인공지능 딥러닝
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 …
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Dataset Building Dataset Building HDF5 Dataset Writer 인공지능 딥러닝
이제 구성 파일이 정의되었으므로 실제로 HDF5 데이터 세트를 빌드 해 보겠습니다. 새 파일을 열고 이름을 build_dogs_vs_cats.py로 지정하고 다음 코드를 삽입합니다. 2-12 행은 필수 Python 패키지를 가져옵니다. 프로젝트의 첫 번째 가져 오기로 프로젝트 구성 파일을 가져오고 싶습니다 (2 행). 이 방법은 취향의 문제이므로 파일에서 원하는 위치에 가져 오기를 자유롭게 배치하십시오. 또한 dogs_vs_cats_config의 이름을 단순히 config로 변경하여 …
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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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HDF5 LargeSize Data 딥러닝 인공지능 파이썬 python dataset
지금까지이 책에서 우리는 기계의 주 메모리에 맞을 수있는 데이터 세트로만 작업했습니다. 소규모 데이터 세트의 경우 이는 합리적인 가정입니다. 각 개별 이미지를 로드하고 전처리 한 다음 네트워크를 통해 공급되도록 허용하기 만하면됩니다. 그러나 대규모 딥러닝 데이터 세트 (예 : ImageNet)의 경우 한 번에 데이터 세트의 일부 (예 : 미니 배치)에만 액세스하는 데이터 생성기를 생성 한 다음 배치가 …
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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HDF5 데이터셋 생성기 인공지능 DeepLearning MachineLearning Augmentation python Classification HDF5 datasets kaggle dogs cats
AlexNet 아키텍처를 구현하고 Kaggle Dogs vs. Cats 데이터 세트에서 훈련하기 전에 먼저 HDF5 데이터 세트에서 이미지 및 레이블 배치를 생성하는 클래스를 정의해야합니다. 29 장에서는 디스크에 있는 이미지 세트를 HDF5 데이터 세트로 변환하는 방법에 대해 논의했습니다. 그러나 이를 다시 가져 오려면 어떻게해야합니까? 대답은 io 하위 모듈에 HDF5DatasetGenerator 클래스를 정의하는 것입니다. 이전에는 모든 이미지 데이터 세트를 메모리에 …
inception_module 인공지능 딥러닝 Googlenet Inception downsample_module
오리지널 Inception 모듈은 GoogLeNet 용으로 설계되어 ImageNet 데이터 세트 (각 입력 이미지가 224 × 224 × 3 인 것으로 가정)에서 학습하고 최첨단 정확도를 얻을 수 있습니다. 그럼에도 더 적은 네트워크 매개 변수가 필요한 더 작은 데이터 세트 (더 작은 이미지 공간 차원 포함)의 경우 Inception 모듈을 단순화 할 수 있습니다. 아래 그림의 맨 위 행은 …
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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 …