1. 2021.09.29 - [Data Diary] - 2021-09-26,29(딥러닝 CNN 1_활성화 함수의 이해 & 크로스 엔트로피)
2021-09-26,29(딥러닝 CNN 1_활성화 함수의 이해 & 크로스 엔트로피)
iflearn의 CNN 완벽가이드를 새로 시작했습니다. 초반 강의는 딥러닝 수학 강의 내용과 겹쳐서 내용은 생략했습니다. 활성화 함수 part부터 업로드 합니다. 활성화 함수는 사용하는 이유는 비선형성
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2. 2021.09.30 - [Data Diary] - 2021-09-30(딥러닝 CNN 2_Optimizer)
2021-09-30(딥러닝 CNN 2_Optimizer)
우리가 원하는 포인트는 가장 최저점을 나타내는 global point이다. 하지만 위 그림처럼 local 포인트에 빠지거나, 평평한 부분인 saddle 포인트를 만나면서 최저점이라고 인식하는 오류를 범할수 있
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3. 2021.10.04 - [Data Diary] - 2021-10-04,05(딥러닝 CNN_기본 특징 설명)
2021-10-04,05(딥러닝 CNN_기본 특징 설명)
실습내용은 아래 링크에서 확인할 수 있습니다. 2021.10.05 - [실습 note] - CNN_Fundamental 실습 모음 CNN_Fundamental 실습 모음 해당 실습은 iflearn "CNN_Fundamental" 강의에서 사용되었습니다. 실습 진행..
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4. 2021.10.08 - [Data Diary] - 2021-10-07(CNN_배치정규화 &따릉이 12)
2021-10-07(CNN_배치정규화 &따릉이 12)
1. 따릉이 수요예측 데이터 분리 시, random_state에 따른 학습 성능 차이가 크다는걸 확인하게 되었습니다. 왜그런지 추측을 해본다면 현재 갖고 있는 train data만 1300건 정도 밖에 없습니다. 게다가 F
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5. 2021.10.12 - [Data Diary] - 202-10-12,13(CNN_Pretained & Keras Generator의 이해)
202-10-12,13(CNN_Pretained & Keras Generator의 이해)
오늘 학습내용은 거의 실습 위주로 진행해서 이론내용은 많지 않았습니다! 특히 사전 학습은 같은 경우는 앞서 프로젝트에서 한번 해봤기 때문에 나름 익숙했습니다. *ImageDataGenerator ImageDataGenera
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6. 2021.10.15 - [Data Diary] - 2021-10-15(CNN_Augmentation)
2021-10-15(CNN_Augmentation)
오늘은 Augmentation의 전용패키지에 대해 필기한 내용을 업로드 해보았습니다 :) keras ImageDataGenerator에는 제약적인 부분이 있다. Augmentation을 무조건 많이 한다고해서 성능이 좋아지지 않는다. 각 이
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7. 2021.11.07 - [Data Diary] - 2021-11-06,08,09(CNN_AlexNet & VGG & GoogLeNet)
2021-11-06,08,09(CNN_AlexNet & VGG & GoogLeNet)
1. AlexNet 그 당시, 처음으로 Dropout, weight Decay를 적용했던 획기적인 방법이었다. 또한 Activation를 relu로 첫 적용한 모델이다. 2. VGGNet(2014) VGGNet은 모델이 가벼우면서 성능까지 갖추고 있기 때..
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8. 2021.11.15 - [Data Diary] - 2021-11-15(CNN_Resnet)
2021-11-15(CNN_Resnet)
ResNet(2015) Layer가 깊어지면서 성능도 개선됨을 보였다. 이후 depth 증가에 관한 많은 연구가 진행되었다. Depth가 깊어질수록 한계점에 봉착하게 되었고 몇가지 문제점이 발생하게 되었다. Layer 층을
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