인공지능

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..

딥러닝 : epochs의 횟수를 늘렸을 때 학습데이터/밸리데이션 데이터와 OverFitting

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 같은 데이터셋으로 진행합니다. epochs 의 횟수를 조정해 보려한다. 우선 모델링을 해줍니다. def build_model(): model = Sequential() model.add( Flatten() ) mod..

딥러닝 : softmax로 나온 결과를 레이블 인코딩으로 바꾸는 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 이전 게시글과 같은 데이터셋으로 진행합니다. 컨퓨전 매트릭스를 이용해서 어떤 것을 컴퓨터가 많이 헷갈려 하는지 파악을 하고싶다, y_test y_test의 값은 위와 같이 0~9의 숫자로 되어있는데 y_pred의 값은 0~1사이..

딥러닝 : Fashion mnist 10개로 분류된 패션 이미지를 tensorflow를 이용해 분류하기 / Flatten , softmax , 분류의 문제 loss 셋팅법

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 회색 , 흰색으로만 되어있는데 그걸 그레이 스케일이라고 합니다. (gray image) 컬러 이미지는 RGB 3개를 사용하고, colored Image 라고 합니다. 컬러 이미지를 그레이 스케일로 바꿔서 사용합니다. (컴퓨터가 특징을 잘잡기 때문) 2. 인공지능 학습에 필요한 데이터 가져오기 밑에서 할 코딩은 https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist#labels 를 사용합니다. mnist=tf.keras.datasets.fashion_mnis..