deeplearning
-
[DL] CNN | 실습2 : Flower_Recognition__Data Analysis/__Machine Learning 2021. 5. 13. 01:59
GitHUB : https://github.com/H-Kyul/03.DeepLearning 하단 파일info 참고 - - 파일 MD1 : MODEL1 파일 MD2 : MODEL2 - 수정1 : image size, BATCH_SIZE, EPOCHS - 수정2 : LABEL_NAME : Dandelion 과 ROSE 순서가 변경되어 있어 잘못 학습되었던 것 같음. 변경 후, Dandelion 예측 확률이 높아짐. - 수정3 : Dense(128)를 늘리고, Dropout(0.5)을 낮춤. -> Dense(512), Dropout(0.3) (기존 모델이 학습이 덜 된다고 생각해서) [ 학습 결과 ] 파일 MD2 : SCORE Epoch13에서 Accuracy : 0.8172 까지 올랐으나 loss와 vali..
-
[DL] 딥러닝 기초__Data Analysis/__Machine Learning 2021. 5. 6. 22:52
TIL - 회귀 가설함수 > Wx+b - 회귀 비용함수 > 경사하강: 그라디언트~ - 분류 가설함수 > 1/ 1-e^(-wx+b) -> 0~1 사이의 값으로 바꿈 -시그모이드: 바이너리 - 분류 비용함수-> -소프트맥스: 다중분류 - proba -크로스엔트로피: CE - onehot encoding, proba에서 가장 확률 높은 것만 최고(1) 나머지 0 -소프트맥스 안에 시그모이드 포함 - 분류/회귀 딥러닝 - 라이브러리 호출 import pandas as pd import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, O..
