cnn
DL _ CNN을 활용한 MNIST 손글씨 분류(VGGNet, ResNet)
신입 연구 과제로 MNIST 손글씨 분류 과제를 진행했는데 과제로 VGGNet 구조로 Layer를 쌓아서 모델을 구현해보았습니다. 그리고 Keras에 내장된 VGG과 ResNet 전이학습 모델을 가져와서 성능을 비교해보는 코드도 작성해보았습니다. 먼저 CNN알고리즘에 대한 설명을 간략하게 정리하고 코드로 구현하겠습니다. CNN 알고리즘 개념 신경망 자체와 마찬가지로 CNN은 생물학, 특히 고양이의 시각 피질의 수용 영역(receptive field)에서 영감을 받았습니다. 이미지는 2차원으로 구성된 데이터이기 때문에 이를 1차원으로 나열하면 이미지의 특성을 알아차리기 어려운 문제가 있었는데 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 모델이 CNN모델입니다. 기본적으로 CNN알고리즘은 이전의 일반적인 DNN, 네..
딥러닝 _ 성능 100%의 정확도 이미지 분류모델 만들기
주제 : 이미지를 100%의 정확도로 구분하는 모델 만들기 **추가---------------------------------- 혹시 블로그에 사용한 이미지데이터가 필요하신 분은 아래 댓글이나 이메일 보내주시면 그냥 보내드립니다~ 질문은 메일보다 댓글로 적어주세요!! 연락주실 때 블로그 아래 하트모양 공감 꼭 눌러주세요 (혹시 메일이 안오면 공감 눌렀는지 확인하세요!!) 전부 했는데도 안오면 아래 메일로 데이터 요청해주시면 좀 더 빠른 답장 드릴게요 E-mail : rnjswodn2443@naver.com ----------------------------------------- 데이터 총 이미지 : 13798개 라벨 : 8개 person(1972개) airplane(1454개) car(1936개) do..