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• [기계학습] CIFAR-10 데이터를 분류하는 분류기를 만들어보자(with CNN) (코드실습)

  코딩(Coding)/기계학습 2022. 2. 25. 13:29

  CIFAR-10 데이터를 분류하는 분류기를 만들어보자(with CNN) (코드실습) 오늘은 CIFAR-10 데이터를 분류하는 분류기 모델 설계를 코드실습해 보려고 한다. CIFAR-10 Dataset https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html The CIFAR-10 and CIFAR-100 are labeled subsets of the 80 million tiny images dataset. They were collected by Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tqdm im..

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• [기계학습] 합성곱 신경망(CNN : Convolutional Nerual Network) (Part 1/2)

  코딩(Coding)/기계학습 2022. 2. 9. 13:07

  CNN(Convolutional nerual network) 등장 배경 기존의 Fully-Connected 모델은 1차원의 데이터 말고 2차원 이상의 데이터를 사용하게 된다면, 해당 입력 데이터를 Flatten 시켜 한줄의 데이터로 만들어야 한다. 이 과정에서 데이터의 손상이 발생하게 된다. 이미지의 경우에는 상하좌우, 이웃 픽셀의 정보가 손실된다. 이 문제를 해결하기 위해 고안한 해결책이 바로 CNN이다. CNN 장점 단순 Fully-Connected 보다 학습시켜야하는 Weight가 적다. 학습과 연산속도가 빠르며, 효율적이다. 이미지나 영상데이터 처리에 유용하다. CNN의 핵심 접근법 어떠한 이미지가 주어졌을때, 그 이미지가 새인지 아닌지를 결정하는 모델이 있다고 가정하자. 사람은 새의 특징인 "부..

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