CNN : 대표적 "딥러닝" 모델, 이미지 분석에 최적화.근데 왜 CNN이 이미지 데이터를 잘 학습할까? 이미지 데이터가 뭐길래? 이미지 데이터사진/그림 등을 컴퓨터로 저장한 데이터. jpg, png 픽셀 기반으로 구성되었고, 각 픽셀은 색깔이나 밝기 정보를 가진다. 보통 RGB 채널(각 픽셀이 3가지 값을 가짐)이며, 각 채널이 8비트의 수로 이루어졌기에총 24비트이고, 따라서 2의 24승 개의 색을 표현할 수 있다.특별하게, 흑백 이미지의 경우, 채널이 하나이다. 이미지 처리 사례사물 인식 - 자율주행/안면인식/의료이미지 부위탐지이미지 캡셔닝 : 이미지 보고 문장 만드는 것이미지 합성 - 딥페이크화질 개선알파고 딥러닝 이전 이미지 처리 기법crop, rotate, resizeshearing(전단변환)..
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오늘은 인턴 면접을 보고..전에 공부했던 tensorflow로 선형/비선형 회귀 구현하는 법을 정리하였다.2024.05.27 - [기계학습] - Tensorflow 선형회귀/비선형회귀
선형회귀선형 모델 구현class LinearModel: def __init__(self): self.W = tf.Variable(initial_value = 1.5) self.b = tf.Variable(initial_value = 1.5) def __call__(self, X, Y): return tf.add(tf.multiply(X, self.W), self.b) 업뎃될 수 있는 변수 W(가중치), b(편향) 을 초기값 1.5로 설정X와 W를 곱하고 b를 더하여 선형모델을 만듦 MSE 계산 손실 함수def loss(y, pred): x = tf.reduce_mean(tf.square(y-pred)) return x 실제값과 예측값의 차를 제곱하여 평균을 구하여 ..
오늘은 명령프롬프트 창에서 파일을 실행시키는 방법을 알아보았다.2024.05.24 - [c언어] - 명령 프롬프트(cmd)에서 파일 실행하기 또, 부스트코스 코칭스터디의 미션 중 하나인 차원의 저주에 대해 공부하여 정리하였다.2024.05.24 - [코칭스터디] - 차원의 저주 - 1주차
차원의 저주란? [원인]데이터를 더 잘, 조금은 세세하게 표현하기 위해 변수의 개수를 늘리는 경우가 있다.이 변수의 개수를 늘리는 것은 거의 문제가 되진 않는데, 특히 학습 데이터의 수가 변수의 개수보다 작아지면 차원의 저주가 발생한다. [개념]차원이 증가하면서 학습 data 수 즉, 관측된 데이터보다 변수의 개수가 많아지면.. 변수로 데이터를 표현하는 데에 어려움이 있는데, 이 현상을 말함.각 차원에 있는 데이터를 학습해야 하는데, 그 데이터의 수가 적어지기에 오버피팅될 가능성이 생김. [해결방법 종류]# train data #train data를 늘리거나,#dim을 줄이면 된다. [해결방법 특징]1. #train data 늘리기차원의 증가에 따라 필요한 데이터의 수가 엄청나게 증가하기 때문에, ..
cd "경로" 를 입력하여 경로 변경(경로 : 내가 실행하려는 파일이 위치한 폴더) gcc 실행하려는파일명.c -o 아무이름그다음에 이 아무이름 을 넣고 엔터를 치면 실행됨
LGAimers의 tensorflow, deeplearning 학습 방법을 다 수강하였으며,딥러닝 학습의 한계점에 대한 포스팅을 작성하였다.(LG Aimers 자료 참고)2024.05.22 - [기계학습] - 딥러닝 학습의 문제점2024.05.20 - [기계학습] - 텐서플로우(Tensorflow)와 딥러닝 학습
DATA 증가 & 딥러닝 모델 한계데이터 차원 증가, 구조 복잡 -> 기술력의 부족으로 한계 맞이 문제점 :학습 속도 문제데이터 개수가 폭발적으로 증가함에 따라 딥러닝 모델 학습시 소요되는 시간의 폭발적 증가.발생 원인 - 전체 데이터를 사용해서 손실 함수 계산하기에 계산량 폭발적이다. 해결 방법 - 부분 데이터만 활용해서 손실 함수를 계산하자! SGD.SGD란, 데이터 그룹인 mini-batch에 대해 손실함수 계산하는 것.GD에 비해 다소 부정확할 수는 있지만, 계산 속도가 훨씬 빠르다.mini-batch를 설정함에 따라 gradient 방향의 변화가 크다.SGD를 쓰려면 learning rate를 설정해야 하는데, 너무 크면 발산할 가능성이 있고, 너무 작으면 수렴하지 못할 가능성이 있다.이에 대해..