인공지능/딥러닝

딥러닝 : 레이블링된 y값을 원핫 인코딩으로 바꾸기 tf.keras.utils.to_categorical() / Mnist 손글씨 숫자 예측

다음과 같은 ANN을 만들 것이다. 이미지파일(28X28픽셀)이 입력으로 들어오면, 아웃풋으로는 0~9 까지의 10개 숫자로 분류하는 인공지능! 사진은 2차원 데이터이므로, 우리는 ANN의 입력에, 사진의 픽셀값을 flattening 하여 입력을 줄 것이다. 따라서 입력레이어는 784개, 히든1은 512, 히든2는 512, 아웃풋은 10개의 신경망 구축. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from PIL import Image %matplotlib inline import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.ke..

딥러닝 : Tensorflow의 모델을 저장하고 불러오는 방법

https://hyunsungstory.tistory.com/161 딥러닝 : Fashion mnist 10개로 분류된 패션 이미지를 tensorflow를 이용해 분류하기 / Flatten , softmax , 분 1. 이미지와 행렬 모든 이미지 사진은 픽셀당 숫자로 되어있습니다. 0~255까지 되어있고 0이 검정색, 255가 흰색입니다. 그 숫자의 데이터 타입은 Uint8(Unsigned int) 이라고 적습니다. 먼저 검정부터 회 hyunsungstory.tistory.com 위 게시글과 똑같은 데이터셋을 이용하여 모델링 과정 이후에 모델을 저장하고 불러오는 방법들에 대해 설명하겠습니다. 1. 전체 네트워크와 웨이트를 통으로 저장하고 불러오기 - 폴더 구조로 저장,불러오기 # 폴더 구조로 저장. mo..

딥러닝 : Flatten()라이브러리 없이 이미지를 평탄화 하는 방법과 Validation_data= 파라미터 사용법

https://hyunsungstory.tistory.com/161 딥러닝 : Fashion mnist 10개로 분류된 패션 이미지를 tensorflow를 이용해 분류하기 / Flatten , softmax , 분 1. 이미지와 행렬 모든 이미지 사진은 픽셀당 숫자로 되어있습니다. 0~255까지 되어있고 0이 검정색, 255가 흰색입니다. 그 숫자의 데이터 타입은 Uint8(Unsigned int) 이라고 적습니다. 먼저 검정부터 회 hyunsungstory.tistory.com 위 게시글과 똑같은 데이터 셋으로 진행합니다. 바로 모델링 과정으로 넘어가겠습니다. Flatten()라이브러리 없이 이미지를 평탄화 하는 방법 import tensorflow as tf from tensorflow import ..

딥러닝 : Tensorflow의 콜백클래스를 이용해서 원하는 조건이 되면 학습을 멈추게 하기

https://hyunsungstory.tistory.com/161 딥러닝 : Fashion mnist 10개로 분류된 패션 이미지를 tensorflow를 이용해 분류하기 / Flatten , softmax , 분 1. 이미지와 행렬 모든 이미지 사진은 픽셀당 숫자로 되어있습니다. 0~255까지 되어있고 0이 검정색, 255가 흰색입니다. 그 숫자의 데이터 타입은 Uint8(Unsigned int) 이라고 적습니다. 먼저 검정부터 회 hyunsungstory.tistory.com 이전 게시글의 데이터셋을 이용합니다. epochs가 무조건 많다고 좋은 것이 아님을 이 바로 전 게시글에서 확인할 수 있었습니다. ( 오버 피팅 ) 그래서 이제 val_accuracy가 88%가 넘으면 멈추도록 하고싶다. cla..