내가 하고싶은 건 다 하는 공간

잘못된 예측 데이터 살펴보기일단48000개의 데이터 중에서 잘못 예측된 데이터가 5056개가 있다는 걸 파악했습니다. 잡았다 요놈..오분류된 이미지를 한 번 살펴봐줬습니다. 여러 프로젝트를 해보니 초기 단계에 데이터를 살펴보는 단계가 굉장히 중요하더라고요.혼동행렬 Confusion Matrix그 다음에는 혼동행렬을 만들어줘서 잘못 분류된 클래스 쌍을 확인했습니다.import pandas as pddf = pd.DataFrame({ "incorrect_index" : incorrect_train_indices, "prediction" : train_pred_classes[incorrect_train_indices], "actual" : train_target[incorrect_train_..

LeNet5 모델 혼자 만들면서 공부하는 딥러닝 1-3 패션 상품 이미지 분류하기: 활성화 함수, LeNet-5 모델 만들기들어가기에 앞서..지난주에 1주차를 마쳤는데 제 글이 혼공학습단 홈페이지 최상단에서 떠나질 않아요..혼공족장님께서 극찬을 해주셨어요. 덕분에 부담 백배라서 2주차도 어김없이 하러 왔습kmina02.tistory.comLeNet5 모델에 대한 내용은 이전 글 참고. 훈련 데이터 준비하기10가지의 패션 아이템 이미지를 포함하는 패션 MNIST 데이터셋을 이용합니다. 각 데이터는 28*28 픽셀의 패션 아이템 사진이고, 6만 개의 훈련 세트와 1만 개의 테스트 세트가 있습니다. 🟦 책에 없는 코드: 모든 카테고리의 패션 아이템 확인 🟦 책에 없는 코드: 마지막 차원에 1을 추가..

들어가기에 앞서..지난주에 1주차를 마쳤는데 제 글이 혼공학습단 홈페이지 최상단에서 떠나질 않아요..혼공족장님께서 극찬을 해주셨어요. 덕분에 부담 백배라서 2주차도 어김없이 하러 왔습니다. 활성화 함수 Activation Function활성화 함수를 통해 뉴런의 출력 값을 변형시켜 모델에 비선형성을 추가하게 됩니다. 예를 들어 초기 모델이 y = ax였다면 아무리 이 함수를 중첩해서 사용해도 y = 특정 값 * x의 형태에서 벗어날 수가 없어요. 활성화 함수를 추가해서 모델의 복잡성을 증가시키는 역할을 합니다.유명한 활성화 함수로는 ReLU, Sigmoid, Softmax, Tanh -- 총 4가지가 있습니다. 이 책에서는 시그모이드 함수, 소프트맥스, 로지스틱 함수만 언급하고 있으니 이 세 가지만 살펴..

객체 지향 언어의 특징 3가지: 상속, 다형성, 가시성체 지향 언어의 특징 3가지: 상속, 다형성, 가시성상속 Inheritance부모 클래스에서 선언된 객체를 자식 클래스에서 사용할 수 있습니다. class Person: def __init__(self, name, age, gender): self.name = name self.age = age self.gender = gender def about_me(self): print("제 이름은", self.name, "이고, 나이는", self.age, "살 입니다.")부모 클래스 Personclass Employee(Person): # 부모 클래스 Person으로 부터 상속 def __i..

Object Oriented Programming(OOP) 객체 지향 프로그래밍객체 개념을 프로그래밍으로 표현. 객체는 속성 Attribute와 행동 Action을 가집니다.예를 들어 객체가 축구선수인 경우 속성은 선수 이름, 포지션, 소속 팀 등이 되고, 행동은 공을 찬다, 패스한다 등이 됩니다. 순차적 프로그래밍 클래스 Class객체는 클래스 Class와 인스턴스 Instance로 설계도를 만듭니다. 예시로 축구 선수 정보를 Class로 구현해보겠습니다.1. 클래스 선언하기명명법은 두 가지가 있는데, 먼저 snake_case는 띄어쓰기 부분에 "_"를 추가해서 명명합니다. 참고로 다른 명명법으로는 CamelCase가 있는데, 띄어쓰기 대신 대문자를 적어줍니다. 예를 들어 snake_case로는 "so..

풀링층과 밀집층 혼자 만들면서 공부하는 딥러닝 1-2 합성곱 신경망(CNN) 모델 이해하기인공 신경망 ANN Artificial Neural Network입력층, 은닉층, 출력층을 거쳐 데이터를 처리합니다. 합성곱 신경망보다 간단한 분류 작업 및 예측에 활용됩니다.사람의 신경망 구조를 본따서 만든 기계학kmina02.tistory.com풀링층과 밀집층에 대한 개념 설명은 이전 글에 적어두었습니다. 이번 글에서는 케라스에서 어떤 클래스를 이용해서 풀링층과 밀집층을 구현하는지에 대해 정리하겠습니다. 합성곱층 Conv2D 혼자 만들면서 공부하는 딥러닝 1-2 합성곱 신경망(CNN) 모델 이해하기: 합성곱층 Conv2D패딩 Padding합성곱 연산을 통해 얻어진 결과에서 가장자리에 빈 공간을 추가합니다. 패딩을..