good Life good Style
이전 장에서 HDF5 및 메모리에 맞지 않는 너무 큰 데이터 세트로 작업하는 방법을 배웠습니다. 이를 위해 이미지의 입력 데이터 세트를 가져 와서 고효율 HDF5 데이터 세트로 직렬화하는 데 사용할 수있는 Python 유틸리티 스크립트를 정의했습니다. HDF5 데이터 세트에서 이미지 데이터 세트를 표현하면 I/O 지연 문제를 피할 수 있으므로 훈련 프로세스의 속도를 높일 수 있습니다. 예를 …
더 보기 “케글 Dogs vs Cats Keras Convolutional Neural Networks 평균값 전처리”
오리지널 Inception 모듈은 GoogLeNet 용으로 설계되어 ImageNet 데이터 세트 (각 입력 이미지가 224 × 224 × 3 인 것으로 가정)에서 학습하고 최첨단 정확도를 얻을 수 있습니다. 그럼에도 더 적은 네트워크 매개 변수가 필요한 더 작은 데이터 세트 (더 작은 이미지 공간 차원 포함)의 경우 Inception 모듈을 단순화 할 수 있습니다. 아래 그림의 맨 위 행은 …
더 보기 “inception_module 인공지능 딥러닝 Googlenet Inception downsample_module”
Inception 모듈의 동기에 대해 논의 했으므로 이제 그림에서 실제 모듈 자체를 살펴 보겠습니다. GoogLeNet에서 사용 된 원래 Inception 모듈. Inception 모듈은 네트워크의 동일한 모듈 내에서 1 × 1, 3 × 3 및 5 × 5 컨볼 루션을 계산하여 “다단계 특징 추출기”역할을합니다. Szegedy et al., 2014 논문 그림 활성화 함수 (ReLU)는 모든 CONV 계층 이후에 암시 …
첫째, 모델 아키텍처는 AlexNet 및 VGGNet에 비해 작습니다 (가중치 자체의 경우 ≈ 28MB). 작성자는 완전히 연결된 레이어를 제거하고 대신 글로벌 평균 풀링을 사용하여 네트워크 아키텍처 크기를 크게 줄일 수 있었습니다 (전체 네트워크의 깊이는 여전히 증가). CNN의 가중치 대부분은 고밀도 FC 레이어에서 찾을 수 있습니다. 이러한 레이어를 제거 할 수 있다면 메모리 절약이 엄청납니다. 둘째, …