VGGNet에 대해 알아보자. 1. VGGNet 이란? 2014년 세계 이미지 분류 대회(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)에서 준우승한 CNN 모델이다. 간단한 구조로 좋은 성능을 내는 모델로 많이 응용되어 쓰이고 있다. 2. VGGNet 구성 총 6가지 구성의 VGGNet 모델이 있다. 그중 VGG16(D)과 VGG19(E)를 주로 사용한다. VGGNet 모델에서는 3x3 필터를 사용하여 연산시 발생하는 파라미터의 개수가 줄어드는 효과를 볼 수 있다. 이로 인해 속도가 빨라지고 ReLU 함수가 들어갈 수 있는 곳이 많아진다는 장점이 있다. 3. VGG16 Architecture 4. VGG16 구현 import tensorflow as tf fr..
딥러닝이란? 기계 학습의 한 분야 중 인공신경망을 이용한 학습으로, Deep Neural Network를 여러 개의 은닉층(hidden layer)으로 구성된 모델을 학습시키는 방법이다. 데이터(입력값)와 해답(출력값)을 가지고 규칙(모델)을 산출하여 가중치 값을 찾으며, 가중치는 여러개 일 수도 있으며 학습의 최종 목표는 최적의 가중치 값을 찾는 것이다. 딥러닝 절차 1. 데이터 로드 및 전처리 reshape( ) flatten( ) 정규화 to_categorical( ) -> one-hot 인코딩 2. 네트워크 모델 설계 (뉴런 네트워크 모델 아키텍처 설계) model = model.Sequential( ) model.add( layers.Dense( 512, activation=' ', input_..
1. ANN ( Artificial Neural Network ) : 인공 신경망 - 사람의 신경망 원리와 구조를 모방하여 만든 기계학습 알고리즘 신호,자극 : input data 임계값 : weight(가중치) 행동 : output -> 신호, 자극 등을 받고 임계값을 넘어서면 결과 신호를 전달하여 행동함 문제점 1. 학습 과정에서 최적의 파라미터 값을 찾기 어려움 2. 과적합(Overfittting) 문제 3. 느린 학습시간 2. DNN (Deep Neural Network) : 심층 신경망 사람의 신경망 원리와 구조를 모방하여 만든 기계학습 알고리즘 은닉층을 2개 이상으로 많이 늘려 학습 결과를 향상 시키는 방법 ( ANN보완 ) 많은 데이터와 반복학습, 사전 학습과 오류역전파 기법을 통해 널리 사..
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