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다음 섹션은 Stanford의 cs231n 클래스의 우수한 “전이 학습”강의에서 영감을 받았습니다. 또한 실험에 도움이 되는 저만의 일화 경험을 포함했습니다. 특성 추출에 관한 23 장과 미세 조정에 관한 25 장의 전이 학습의 성공을 감안할 때 전이 학습을 적용해야 하는시기와 모델을 처음부터 학습해야하는 시기가 궁금 할 수 있습니다. 이 결정을 내리려면 두 가지 중요한 요소를 고려해야합니다. 1. …
더 보기 “deepLearning Similar different Dataset small large python 머신러닝”
이 장에서는 원시 이미지를 심층 신경망 훈련에 적합한 HDF5 데이터 세트로 직렬화하는 방법을 배웠습니다. 교육이 I/O 지연으로 인해 디스크에있는 이미지 경로의 미니 배치에 액세스하는 것이 아니라 원시 이미지를 HDF5 파일로 직렬화 한 이유는 I/O 지연 때문입니다 – 디스크의 각 이미지를 읽기 위해 I/O 작업을 수행해야 합니다. 이 미묘한 최적화는 큰 문제처럼 보이지 않지만 I/O 지연은 …
이제 구성 파일이 정의되었으므로 실제로 HDF5 데이터 세트를 빌드 해 보겠습니다. 새 파일을 열고 이름을 build_dogs_vs_cats.py로 지정하고 다음 코드를 삽입합니다. 2-12 행은 필수 Python 패키지를 가져옵니다. 프로젝트의 첫 번째 가져 오기로 프로젝트 구성 파일을 가져오고 싶습니다 (2 행). 이 방법은 취향의 문제이므로 파일에서 원하는 위치에 가져 오기를 자유롭게 배치하십시오. 또한 dogs_vs_cats_config의 이름을 단순히 config로 변경하여 …
더 보기 “Dataset Building Dataset Building HDF5 Dataset Writer 인공지능 딥러닝”
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 …
더 보기 “인공지능 configuration 딥러닝 기계학습 AI HDF5 datasets kaggle Dogs vs. Cats”
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 …
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 %, …
더 보기 “Logistic Regression 분류기 training deepLearning python 기계학습 케글 dogs Cats HDF5 kaggle”
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 …
더 보기 “Kaggle Dogs top5 acquire python machineLearning Augmentation 딥러닝”
이제 Krizhevsky et al.의 중요한 AlexNet 아키텍처를 구현해 보겠습니다. AlexNet 아키텍처를 요약 한 표는 아래 표에서 볼 수 있습니다. AlexNet 아키텍처의 표 요약입니다. 출력 볼륨 크기는 관련되는 경우 컨볼 루션 필터 크기 / 풀 크기와 함께 각 레이어에 포함됩니다. 입력 이미지가 227 × 227 × 3 픽셀로 가정되는 방식에 주목하십시오. 이것은 실제로 AlexNet의 …
더 보기 “AlexNet definition 인공지능 #딥러닝 #기계학습 AI DeepLearning HDF5 python”
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 …
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 …