전체 글 (57) 썸네일형 리스트형 Colab에서, Web에 있는 파일을 Download하는 방법 !wget --no-check-certificate "https://storage.googleapis.com/laurencemoroney-blog.appspot.com/happy-or-sad.zip" -O "/tmp/happy-or-sad.zip" 위의 함수를 통해서 인터넷에 있는 파일을 다운받을 수 있다. \ \ 사이에 원하는 파일의 주소를 넣으면 다운된다. 레이블링된 y값을 to_categorical 함수 이용해서 원핫인코딩으로 바꾸기 y값을 확인하여, 카테고리컬 데이터를 원핫인코딩 값으로 바꾸어야 할때 사용하는 함수를 텐서플로우에서 자체 제공한다. 아래에는 to_categorical의 파라미터 설명이다. tensorflow 모델 중, Network와 Weight를 각각 save, load 하는 방법 수정 필요 Tensorflow의 모델을 save, load하는 방법 학습시킨 모델을 폴더로 Save하는 방법 위와같이 모델을 저장할 경로를 지정하고 미리 만들어둔 모델의 변수명 뒤에 .save를 사용하여 원하는 파일이름으로 저장 할 수 있다. 저장된 파일을 load할 때에는 텐서플로우의 load_model 함수를 사용하여 불러 올 수 있다. 위의 방법들은 학습시킨 모델을 전부 저장하고 불러오는 방법이다. 학습시킨 모델을 File로 저장하는 방법 tensorflow - validation_data 파라미터 사용방법 Validation Data란? 데이터를 학습시킬때 학습에 사용하는 Train 데이터, 그리고 학습에 사용되지 않은 Test 데이터를 사용하여 loss값과 검증을 구하는 것 학습 모델을 만들고 validation_data라는 파라미터를 사용하면 위와같이 epoch 마다 val_loss값과 val_accuracy값을 동시에 print 해주는 모습을 볼 수있다. 여러 클래스로 분류할때, 아웃풋노드에서 사용하는 액티베이션함수 소프트맥스 소프트맥스 함수( Softmax Function) - 소프트맥스는 세 개 이상으로 분류하는 다중 클래스 분류에서 사용되는 활성화 함수이다. - 소프트맥스 함수는 분류될 클래스가 n개라 할 때, n개의 벡터를 입력받아, 각 클래스에 속할 확률을 추정한다. 보통 출력층에서만 사용된다. hidden layer에서 사용할 경우, 기울기 소실 문제 등 학습 효율성이 감소한다는 단점이 있다. - Flatten 라이브러리 사용하는 이유 (수정 필요) flatten 이란? 이미지 데이터를 머신러닝의 학습시키 적합한 데이터로 가공하는 방법이다. 이미지는 2차원의 행렬 데이터로 이루어져있지만 학습시킬때에는 행 1줄에 모든 데이터가 담겨져있어야 하기에 2차원의 정보를, 1행으로 만드는 방법이 Flatten 이다. EarlyStopping 이란? ( 수정 필요 ) EarlyStopping 이란? ( 수정 필요 ) 데이터를 학습시킬때 검증을 통해서 학습의 진척도, 즉 다양한 방법을 통해서 loss를 측정할 수 있는데 일정 횟수를 반복후엔 학습이 잘 이루어지지 않는 모습을 볼수 있는데 이때 사용자가 아닌 프레임워크가 직접 CallBack을 통해 학습을 멈추는 함수를 말한다. 이전 1 2 3 4 ··· 8 다음
