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VGG16

4/21 목 목요일! 오늘은 Fine Tuning을 배우고 CNN을 마무리 짓는다. DNN - 가진 이미지들의 픽셀을 학습 CNN - 가진 이미지들의 특성을 추출하여 학습 충분한 양의 데이터가 없는 경우 이미지 증식(Augmentation) 기법을 사용 학습 시간을 줄이고 더 좋은 filter를 이용하기 위해 전이학습(Transfer Learning)을 사용 이미지 데이터셋 학습 시 Feature Extraction(CNN) 이후 Classification(분류기)로 DNN이 적합하여 사용하고 있지만, 다른 분류기들이 많이 있음(SVM, Decision Tree, KNN, Naive Bayes, 앙상블 기법) * 전이학습의 Pretrained Network 중 EfficientNet과 ResNet 성능이 좋음 1. .. 더보기

4/20 수 수요일! 오늘은 이미지 증식(Image Augmentation)과 전이학습(Transfer Learning)에 대해 배운다. AWS 서버 켜고 PuTTY로 가상환경 열자~ (AWS GPU 사용하려면, 쿠다 적용하고 코드 쓸 때 설정 추가해야 함) Over-Fitting 줄이는 방법은 많은 양의 데이터를 사용, feature의 개수를 줄임, 규제(L1, L2) 사용, Dropout 사용! conda activate machine_TF2_18 jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --no-browser --port=8918 1. 4000개의 적은 데이터로 모델링 # 일부 이미지 분리(총 4000개) import os, shutil original_dataset_dir = './data/cat.. 더보기

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