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- CNN의 마지막 퍼즐 조각 Max Pooling에 대해 이해하기 - MaxPool2D 레이어의 사용방법과 역할 Convolution Layer로 출력된 특정맵의 개수 증가 ↓ Flatten이후 입력으로 사용할 데이터의 칼럼수가 증가 ↓ 컴퓨터가 찾아야 하는 가중치 수 증가를 의미 ↓ Pooling Flatten이후 사용되는 가중치의 수를 작게 유지하기 위해 입력으로 사용할 칼럼 수를 조정하는 목적 -Convolution Layer이후에 MaxPool Layer를 추가 Convolution Layer로 출력된 특징맵 이미지 사이즈가 MaxPool Layer를 거치면서 절반으로 줄어드는 것을 확인할 수 있다. -> MaxPool Layer를 통해 모델을 만들면 Flatten만 이용하여 만든 모델보다 가중..

Convolution에 대한 이해와 Convolution Layer의 사용법 익히기 Convolution Filter의 역할을 중심으로 Convolution Layer에 대해 이해하기 Convolution(합성곱) -> 특정한 패턴의 특징이 어디서 나타는 지 확인하는 도구! 이미지에서 어떤 특징이 어느 위치에서 발견되는지를 나타낸 정보는 매우 유용한 정보이다. 이를 찾기 위한 도구가 Convolution이다. Convolution은 이미지 처리와 신호처리 분야에서 매우 유용하게 쓰이고 있다. 대상 이미지로부터 필터를 통해 특징을 잡아낸 결과는 2차원 형태의 숫자 집합의 형태로 만들어지고 특징에 대한 위치 정보가 표현된 지도라는 뜻으로 특징맵(feature map)이라고 한다. Convolution Fil..

데이터 분야에서 차원의 개념,차원이라는 개념으로 데이터를 이해하기 이미지는 컴퓨터에서 숫자들의 집합으로 인식한다. 개별 Mnist (28,28)의 모양으로 이루어져 있다.784(28*28) 개의 숫자로 이루어져 있으며, 2차원 형태이고 748차원의 공간이다. 이러한 이미지가 60000장이 있는 Mnist 셋은 (60000, 28, 28)이다. 컬러 이미지로 (32*32) 2차원의 숫자 집합이 빨, 초, 파로 3개 존재한다. 하나의 이미지는 3072(=32*32*3) 개를 가지고 있다. 그러므로 개별 cifar10-(32, 32, 3)으로 이루어져 3차원의 형태이고 이미지는 3072차원의 공간의 한 점으로 이루어져 있다. 50000장의 컬러 이미지를 가지는 cifar10 셋은 (50000, 32, 32, ..

BatchNormalization layer를 사용하여 보다 학습이 잘되는 모델을 만들어보기 보스턴 집값 예측 ########################### # 라이브러리 사용 import tensorflow as tf import pandas as pd ########################### # 1.과거의 데이터를 준비합니다. 파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/boston.csv' 보스턴 = pd.read_csv(파일경로) # 종속변수, 독립변수 독립 = 보스턴[['crim', 'zn', 'indus', 'chas', 'nox', 'rm', 'age', 'dis', 'rad', 'tax', ..

데이터 타입의 문제와 NA값의 문제를 해결하는 데이터 전처리 방법 ########################### # 라이브러리 사용 import pandas as pd ########################### # 파일 읽어오기 파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/iris2.csv' 아이리스 = pd.read_csv(파일경로) 아이리스.head() # 원핫인코딩 되지 않는 현상 확인 인코딩 = pd.get_dummies(아이리스) 인코딩.head() ########################### # 칼럼의 데이터 타입 체크 print(아이리스.dtypes) 품종의 데이터 타입이 범주형이 아니므로..

히든 레이어와 멀티레이어의 구조를 이해하고, 히든 레이어를 추가한 멀티레이어 인공신경망 모델을 완성해보자. 입력 부분을 InputLayer, 출력부분을 OutputLayer라고 한다. 결과를 얻기위해서 히든 레이어의 모든 값들을 입력으로 하는 하나의 퍼셉트론이 필요하다. 히든 레이어의 첫 번째 결과를 만들기 위해서는 하나의 퍼셉트론이 필요하다. 히든 레이어에 총 5개의 노드가 있으니 5개의 퍼셉트론이 필요하다. 히든 레이어의 활성화 함수로 'swish'를 사용함. 히든 레이어를 3개 사용한 모델. 첫 번째 히든 레이어는 5개의 노드, 두 번째, 세 번째 히든 레이어는 3개의 노드를 가진 모델. 최종 한 개의 출력을 만든다. 히든 레이어를 사용하여 학습시키면 훨씬 더 똑똑한 모델을 학습시킬 수 있다. -소..