고급 딥 러닝 주제 (예 : 전이 학습)에 대한 논의가 너무 깊어지기 전에 먼저 한 발 뒤로 물러나서 rank 1, rank -5 및 rank -N 정확도의 개념에 대해 논의하겠습니다. 특히 컴퓨터 비전과 이미지 분류 공간에서 딥 러닝 문헌을 읽을 때 rank 정확도라는 개념을 접하게 될 것입니다. 예를 들어 ImageNet 데이터 세트에서 평가 된 기계 학습 …
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fineTuning 파인튜닝 AI CONV 필터Augmentation python Keras Classification Fine Tuning Flowers17
이제 처음부터 끝까지 파인튜닝을 적용 할 때입니다. 새 파일을 열고 이름을 finetune_flowers17.py로 지정하고 다음 코드를 삽입합니다. 2 ~ 18 행은 Python 패키지를 가져와야 합니다. 이전 예제에서 본 적이있는 더 많은 패키지 (대부분 우리가 이미 잘 알고 있음). 5-7 행은 데이터 세트 로드와 함께 이미지 전처리기를 가져옵니다. 8 행은 VGG16 (12 행)의 헤드를 대체하기 위해 새로 …
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Indexs Layers 인공지능 딥러닝 MachineLearning fcheadnet Augmentation 파이썬 python Classification Fine Tuning Flowers17 VGG16
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 …
AI DeepLearning MachineLearning Augmentation 전이학습 파이썬 python Classification Fine Tuning Flowers17
우리는 사전 훈련 된 컨볼루션 신경망을 피처 추출기로 취급하는 방법을 배웠습니다. 이 피처 추출기를 사용하여 네트워크를 통해 이미지 데이터 세트를 전달하고 지정된 계층에서 활성화를 추출하고 값을 디스크에 저장했습니다. 그런 다음 SIFT, HOG, LBP와 같은 수작업으로 엔지니어링 된 기능을 사용하는 경우와 똑같이 CNN 피처 위에 표준 기계 학습 분류기(이 경우 로지스틱 회귀)를 훈련했습니다. 이 전이 학습이라고하는 …
DeepLearning MachineLearning Optimization SGD Stochastic Gradient Descent Adagrad Adadelta RMSprop Adam Nadam
이러한 모든 최적화 알고리즘 중에서 선택을 할 때 어떤 것을 선택해야합니까? 불행히도 그 대답은 결정적이지 않습니다. Schaul et al. 2014 년에 확률 적 최적화를위한 단위 테스트 논문에서는 이러한 최적화 방법 중 많은 것을 벤치마킹하려고 시도했으며 적응형 학습률 알고리즘이 호의적으로 수행되었지만 확실한 승자는 없음을 발견했습니다. 딥러닝 최적화 알고리즘 (그리고 이를 어떤 방법을 선택하는 것)은 여전히 …
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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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 …