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시작하려면 Flowers-17 데이터 세트에서 MiniVGGNet 아키텍처 (16 장)를 학습 할 때 데이터 증가를 사용하지 않는 기준을 설정해 보겠습니다. 새 파일을 열고 이름을 minivggnet_flowers17.py로 지정하면 작업을 시작할 수 있습니다. 2 ~ 14 행은 필수 Python 패키지를 가져옵니다. 이전에 본 대부분의 import는 다음과 같습니다. 1. 6행 : 여기에서 새로 정의 된 AspectAwarePreprocessor를 가져옵니다. 2. 7 행 : …
더 보기 “Flower-17 no data augumentation AI DeepLearning python #Fine Grained #Classification”
이 섹션의 첫 번째 부분에서는 매우 작은 데이터 세트 인 Flowers-17 데이터 세트 (컴퓨터 비전 작업을위한 딥러닝 측면에서)에 대해 설명하고 데이터 증가가 이 데이터 세트의 크기를 추가 교육 샘플이 어떻게 도움이 되는지 여기에서 두 가지 실험을 수행합니다. 1. 데이터 augmentation없이 Flowers-17에서 MiniVGGNet을 훈련시킵니다. 2. 데이터 augmentation을 사용하여 Flowers-17에서 MiniVGGNet을 훈련시킵니다. 곧 알게 되겠지만 데이터 …
더 보기 “data augmentation without MiniVGGNet data set 데이터 증강 비율 인식 처리”
Goodfellow et al.에 따르면, 정규화는 “일반화 오류를 줄이기 위한 학습 알고리즘의 수정이 훈련 오류를 줄이려는 것이 아닙니다.”. 간단히 말해서 정규화는 훈련 오류를 약간 증가시키는 대신 테스트 오류를 줄이려고 합니다. 이미 앞 8 장에서 다양한 형태의 정규화를 살펴 보았습니다. 그러나 이는 매개 변수화 된 정규화 형식이어서 손실 / 업데이트 함수를 업데이트해야합니다. 실제로 다음과 같은 다른 유형의 …
더 보기 “데이터 증강 what is data augmentation Goodfellow generalization 시각화”
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 …