이 예에서는 이전 섹션과 동일한 학습 프로세스의 예를 하나만 추가하여 적용 할 것입니다. 데이터 augmentaion을 적용 할 것입니다. 데이터 augmentaion이 과적합을 방지하면서 분류 정확도를 높이는 방법을 확인하려면 새 파일을 열고 이름을 minivggnet_flowers17_data_aug.py로 지정한 다음 작업을 시작해 보겠습니다. import는 데이터 증가에 사용되는 ImageDataGenerator 클래스를 가져 오는 9 행을 제외하고 minivggnet_flowers17.py에서와 동일합니다. 다음으로 명령 줄 인수를 구문 …
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Flower-17 no data augumentation AI DeepLearning python #Fine Grained #Classification
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 : …
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