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 …
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PatchPreprocessor는 훈련 과정에서 이미지의 M × N 영역을 무작위로 샘플링합니다. 입력 이미지의 공간 차원이 CNN이 예상하는 것보다 클 때 패치 전처리를 적용합니다. 이는 과적 합을 줄이는 데 도움이되는 일반적인 기술이므로 정규화의 한 형태입니다. 훈련 중에 전체 이미지를 사용하는 대신, 대신 무작위로 잘라내어 네트워크로 전달합니다 (크롭 전처리의 예는 아래 그림 참조). 이 자르기를 적용한다는 것은 데이터 …