슬.공.생

합성곱 신경망 (CNN)의 Custom_Dataset 입력 이전 과정에서는 기존에 존재하는 dataset(MNIST)를 받아 쓰는 형식으로 학습과정에 적용하곤 하였다. 따라서 직접 data를 수집하여 dataset을 불러오는 과정을 진행해본다. 아래와 같이 image를 다루는데 기본적인 요소와 시각화 하는데 기본적인 요소들을 가져온다. import torchvision from torchvision import transforms from torch.utils.data import DataLoader from matplotlib.pyplot import imshow data는 다음과 같은 grey, red 색상의 의자 image들이다. 아래 사진의 크기나 형태정보는 다음과 같다. 1 3채널의 RGB 51..

합성곱 신경망 (CNN)의 사용 배경과 목적 일반적으로 다수의 층을 쌓아 신경망 구조를 구성하게 되는데 이때 해당 신경망으로 입력되는 정보는 다음과 같다. Y 라는 손글씨(행렬 텐서)를 아래와 같이 (백터 텐서)변환하여 신경망 모델에 입력하게 되는데, 이때 행렬차원을 백터차원으로 변환하면서 행렬차원에서 얻을 수 있는 공간적인 구조(spatial structure)정보가 유실되게 된다. 이에 따라 위와같이 이미지등을 모델에 적용시키는 경우 입력정보의 유실이 좋지않은 결과를 가져올 수 있다. 스터디 피드백 결과 공간적인 구조(spatial structure)정보의 유실은 연산이나 컴퓨터 입장에서는 별다른 차이 없음 사용자나 설계자 입장에서 좀 더 구조, 과정에대한 파악이 용이하도록 하는데 관점이 있음 입력 ..

본 포스팅은 부스트 코스의 [ 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 ]와 [ Pytorch로 시작하는 딥러닝 입문 ]의 내용을 통해 학습한 내용입니다. 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org PyTorch로 시작하는 딥 러닝 입문 이 책은 딥 러닝 프레임워크 PyTorch를 사용하여 딥 러닝에 입문하는 것을 목표로 합니다. 이 책은 2019년에 작성된 책으로 비영리적 목적으로 작성되어 출판 ... wikidocs.net 인공 신경망에서는 순전파를 통해 입력의 예측값을 도출해 내고 실제 값과 비교하여 오차(cost)를 구하게 된다. 이후 역전파(BackPropagation)을 통해 신경망 내부의 각 층의 gain을 재 조정하는 과정을 거치게 된다. 위의 그림의 ..

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