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꿈 많은 사람의 이야기
cs231n 2017 4강 정리 backpropagation and neural networks
이번 포스팅은 스탠포드 대학 cs231n 4강 정리 포스팅입니다. 이번 강의에서는 backpropagation(오차역전파)과 neural network에 대해서 배웁니다.그럼 바로 시작하겠습니다. 맨 처음 부분은 여기 강의 과제에 대한 이야기라서 넘어가도록 하겠습니다. 우리는 지난 시간에 score function에 대해서 배웠습니다.그리고 SVM의 loss인 hinge loss에 대해서 배웠습니다.또 다른 loss인 softmax loss를 배웠습니다. 이건 cross entropy loss라고도 불리우죠. 그리고 규제(regularization)에 대해서도 배웠습니다. 이후 optimization에 대해서도 배웠습니다. 이 과정에서 경사하강법을 배웠지요. 그냥 일반적으로 계산하는 방법은 numeric..
cs231n 2017 3강 정리 loss functions and optimization
요즘 모두의 연구소에서 딥러닝 스터디에 참가하고 있습니다. cs231n 강의를 참고해서 스터디 하고 있는데요 이걸 정리하려고 합니다. 1, 2강은 뭐 그냥저냥한 내용이니까 3강부터 정리하려고 합니다 3강은 loss function과 optimization의 내용입니다. 이 둘의 핵심을 알아보도록 하죠 시작! 먼저 지난 시간의 내용을 복습하고 넘어갑니다. 지난 시간에는 이미지 분류에 대해서 알아보았습니다. 그 중 이미지 분류가 왜 힘들고 쉽지 않은지에 대해서 알아보았죠. 조명, 변형, 은닉 등의 문제점 때문이었습니다. 그리고 CIFAR-10 데이터셋에 대해서도 알아보았습니다. 이후에 크로스 벨리데이션(cross validation), KNN을 알아보았습니다. 또 data-driven방식을 알아보았죠 그리고..
파이썬 케라스(keras) 딥러닝 CNN으로 강아지 종류(품종)을 예측해봅시다!
해당 코드는 이 깃허브에 존재합니다. (https://github.com/lsjsj92/keras_basic) ------------ 요즘 딥러닝이 완전 핫합니다! 이미지 인식, 영상처리 문장 처리 등 많은 분야에서 사용되고 있는데요 이번 포스팅은 그 중에서 이미지 인식을 해봅니다 어떤 이미지 인식이냐구요? 바로 강아지 품종(종류)를 인식해보는 것입니다! 포메라니안, 불독, 시바, 허스키 등 강아지 종류를 한 번 예측해보죠 언어는 당연히 파이썬을 썼습니다. 라이브러리는 텐서플로 backend를 이용해 케라스(keras)를 사용했습니다. 즉 케라스로 CNN 네트워크를 구성해 훈련해봅니다 먼저 훈련 자료가 필요하겠죠?? 훈련 자료는 크롤링을 해서 가지고 왔습니다. 강아지 종류별로 폴더를 만들었는데요 종류는 ..