Data/DL

드롭아웃에 대해서 간단히 다룰 것이고, 그 외에는 케라스 몇 가지 옵션도 다뤄볼꺼당 😶 늘 그렇듯 패션 MNIST를 가져오자 train data set, test data set, validation data set 분리 및 scaling from tensorflow import keras from sklearn.model_selection import train_test_split (train_input, train_target), (test_input, test_target) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data() train_scaled = train_input / 255.0 train_scaled, val_scaled, train_target, val_targe..

심층신경망이란, 여러 layer로 쌓은 신경망을 얘기한다. 그냥 현재 사용하고 있는 AI는 대부분 심층신경망 구조이다. 생각이 많으니까 😀 먼저 keras의 패션 MNIST data set를 불러오고, 이를 train data set과 test data set으로 나누자 여기서는 validation data set도 나눴는데, 이중 삼중 검증하기 위해 데이터를 또 분류하는 건데... 난 솔직히 그럴 필요까지 있을까 싶다 ? 😕 from tensorflow import keras (train_input, train_target), (test_input, test_target) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data() from sklearn.model_selection i..

딥러닝에 많이 활용되는 패션 MNIST를 활용하여, 인공신경망으로 이미지 분류를 시도해봅시다잉 😀 패션 MNIST 데이터 불러오기 train data set과 test data set으로 분류하였다. from tensorflow import keras (train_input, train_target), (test_input, test_target) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data() 총 7 만장의 이미지를 6:1 비율로 나눴다. print(train_input.shape, train_target.shape) > (60000, 28, 28) (60000,) print(test_input.shape, test_target.shape) > (10000, 28, 28) ..