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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..
DL.3 _ keras 하이퍼파라미터, 활동함수(Activation function)
○ 목차 활동 함수 Step Function Sigmoid Function ReLU + hyperbolic tangent (Tanh) + Leaky ReLU + Softmax 과적합을 방지하는 하이퍼 파라미터 튜닝 Weight Decay Weight constriant Drop-Out Learning rate 활성함수 (Activation function) 신경망 회로에서, 한 노드에 대해 입력값을 다음 노드에 보낼지 말지에 대해 결정하는 함수. - 계단함수 (Step function) 0을 기준으로 0보다 작으면 데이터를 보내지 않고, 0보다 같거나 크면 데이터를 보내는 유형의 함수이다. 다만 해당 함수는 미분할 수 없으므로, 실제로는 사용되지 않는다. - Sigmoid Function 위의 Step ..
DL.1.1 _ 인공신경망이란, 퍼셉트론 알고리즘
딥러닝의 역사 많은 사람들이 딥러닝이 최근에 개발이 된 기술이라고 많이 생각한다. 하지만 과거부터 존재했다. 신경망 개요 1950년대 고양이 신경세포의 실험을 통해 얻어진 신경망 아이디어는 오늘날 다층신경망(MLP, multilayer perceptron)의 발전으로 매우 강력한 머신러닝 기술 중 한 가지가 되었다. 이제는 머신러닝에서 독립하여 딥러닝이라는 학문으로 발전하여 단순 계산만 잘 하던 컴퓨터를 사물인식, 분할기술, 자연어 처리 등은 컴퓨터가 잘 못하는 영역까지 사람보다 뛰어난 성과를 보이며 발전하고 있다. 왜 신경망이 다시 대두되었는가? 핵심 알고리즘의 발전, Framework의 발전, CUDA (Gpu library, 연산 속도 증가), ImageNet과 같은 Dataset의 발전 등 이런 ..