코딩 개발일지

CNN 사용할땐 import 해줄게 좀 더 많아진다. Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dropout 를 추가로 해줬다. from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dropout reshape 부분이 CNN을 쓸 때, 약간 달라진다. 기존 것들보다 차원이 높아진다라고 생각하면 된다. train_df = train_df.astype(np.float32) x_train = train_df.drop(columns=['label'], axis=1).values x_train = x_train.reshape((-1, 28, 28, 1)) y_train = train_df[['label']]...

Convolutional Neural Networks (합성곱 신경망) 합성곱(Convolution) 의 개념 이해하는 그림 1. [왼쪽 네모] X [오른쪽 네모] 각 요소들을 대응되게 곱한다. 2. 곱한 값을 모두 더한다 즉, 2+0+3+0+1+4+3+0+2=15 논문에서 이 방식을 이용한 디자인을 CNN 이라고 칭하였고, 이미지 처리에서 엄청난 성능을 보이는 것을 증명했다. 아직까지도 보편적으로 쓰이고, 이 논문발표 이후 딥러닝의 전성기가 시작됬다고 할 수 이따~~ 아래의 예시를 한번 살펴보자 입력 이미지 크기: (10, 10, 3) 필터의 크기: (4, 4, 3) 필터의 개수 :2 출력 특성 맵의 크기: (10, 10, 2) 보통 padding 또는 margin을 줘서 디자인을 하게 된다. 이런식으..