mnist2 [Keras] mnist 데이터셋을 사용하여 CNN 분류모델 만들어보기 안녕하세요 대추입니다. 이번에는 CNN 공부를 시작할때 누구나 한번쯤은 거쳐가는 예제인 mnist 데이터셋을 이용한 분류모델 만들기 입니다. keras 정식 사이트의 예제 코드에서 약간씩 바뀐 코드입니다. 숫자 분류 모델은 GPU가 필요없기는 한데 나중에는 GPU가 필요하니 지금부터 구글의 Colab 환경에서 진행하겠습니다. 1. mnist 데이터셋 다운로드 후 확인 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_te.. 2020. 10. 12. [CNN] CNN 기본 지식 CNN 간단한 프로세스 설명 1. Layer들을 쌓는다. (Conv, Pooling 레이어를 반복해서 쌓거나 Conv, Conv, Pooling과 같은 식으로 쌓는 방식으로 쌓아 모델을 만든다.) (VGG16의 경우 16이 이런 레이어가 16개 있다는 의미, VGG19, VGG11도 동일) 2. 위의 과정을 거진 CNN 데이터 타입을 Flatten 레이어를 거쳐 1차원화 시킨다. (쉽게 말해 땅을 평탄화 하듯 배열의 차원을 1차원으로 축소한다는 의미) 3. Dense 레이어로 줄여가며 마지막으로 분류하고자하는 라벨의 개수만큼 줄인다. (보통 ReLU라는 활성화 함수를 사용하여 줄여나가다 마지막 라벨 개수만큼 줄일때는 softmax라는 함수를 사용한다.) 4. 분류 결과가 나온다. 용어 정리 -------.. 2020. 10. 6. 이전 1 다음 반응형
