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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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Logistic Regression 분류기 training deepLearning python 기계학습 케글 dogs Cats HDF5 kaggle

로지스틱 회귀 분류기를 훈련하려면 새 파일을 열고 이름을 train_model.py로 지정하십시오. 2-8 행은 필수 Python 패키지를 가져옵니다. 그런 다음 명령 줄 인수를 구문 분석합니다. 여기에는 훈련이 완료된 후 출력 로지스틱 회귀 모델에 대한 경로와 함께 입력 HDF5 –db에 대한 경로 인 두 개의 스위치 만 필요합니다. 다음으로 읽기용 HDF5 데이터 세트를 열고 학습용 데이터의 75 %, …

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Kaggle Dogs top5 acquire python machineLearning Augmentation 딥러닝

물론 Kaggle Dogs vs. Cats 순위표를 살펴보면 상위 25 위 순위에 진입하려면 96.69 %의 정확도가 필요하지만 현재 방법으로는 도달 할 수 없습니다. 그렇다면 해결책은 무엇입니까? ​ 대답은 전이 학습, 특히 특징 추출을 통한 전이 학습입니다. ImageNet 데이터 세트는 1,000 개의 개체 범주로 구성되어 있지만 그중 상당 부분에는 개 종과 고양이 종이 포함됩니다. 따라서 ImageNet에서 훈련 …

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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 …

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patchPreProcessor 패치 전처리 cropPreProcessor 크롭 전처리 DeepLearning MachineLearning Augmentation 파이썬 python Classification HDF5 datasets kaggle

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 …

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