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Animals 데이터 세트에서 VGG16 네트워크를 통해 추출 된 기능에 대해 로지스틱 회귀 분류기를 훈련하려면 다음 명령을 실행하면됩니다. 98 %의 분류 정확도에 도달 할 수 있습니다. 이 수치는 10 장의 이전 최고 기록 인 71 %보다 크게 향상되었습니다. 이러한 놀라운 결과는 CALTECH-101 데이터 세트에서도 계속됩니다. 이 명령을 실행하여 CALTECH-101에서 VGG16 피처의 성능을 평가합니다. 이번에는 최소한의 노력으로 …
더 보기 “animala python 파이썬 딥 러닝 deepLearning VGG16 CALTECH-101”
VGG16을 사용하여 특징을 추출 할 첫 번째 데이터 세트는 “Animals”데이터 세트입니다. 이 데이터 세트는 개, 고양이, 판다의 세 가지 클래스로 구성된 3,000 개의 이미지로 구성됩니다. VGG16을 활용하여 이러한 이미지에서 특징을 추출하려면 다음 명령을 실행하면 됩니다. Titan X GPU를 사용하여 약 35 초 만에 3,000 개 이미지에서 특징을 추출 할 수있었습니다. 스크립트가 실행 된 후 animals …
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 …