AI 개발자가 되어보자

* 본 포스팅의 내용은 모두 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 을 참고하여 작성한 내용입니다. 8.1 더 깊게 8.1.1 더 깊은 신경망으로 여기에서 사용하는 합성곱 계층은 모두 3X3 크기의 작은 필터로, 층이 깊어지면서 채널 수가 더 늘어나는 것이 특징이다.(합성곱 계층의 채널 수는 앞 계층에서부터 순서대로 16, 16, 32 , 32, 64, 64 로 늘어간다) 또 그림과 같이 풀링 계층을 추가하여 중간 데이터의 공간 크기를 점차 줄여간다. 그리고 마지막 단의 완전연결 계층에서는 드롭아웃 계층을 사용한다. 가중치 초깃값 : He 초깃값 가중치 매개변수 갱신 : Adam 위의 신경망의 특징 - 3 x 3의 작은 필터를 사용한 합성곱 계층 - 활성화 함수는 ReLU - 완전연결 계층 뒤에 드롭아웃 계층 사용 ..

* 본 포스팅의 내용은 모두 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 을 참고하여 작성한 내용입니다. 이번 장의 주제는 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 이다. CNN은 이미지 인식과 음성 인식 등 다양한 곳에서 샤용되는데, 특히 이미지 인식 분야에서 딥러닝을 활용한 기법은 거의 다 CNN을 기초로 한다. 이번 장에서는 CNN의 메커니즘을 자세히 설명하고 이를 파이썬으로 구현해본다. 7.1 전체 구조 CNN도 지금까지 본 신경망과 같이 레고 블록처럼 계층을 조합하여 만들 수 있다. 다만, 합성곱 계층(convolutional Layer)과 풀링 계층(pooling Layer) 이 새롭게 등장한다. 지금까지 본 신경망은 인접하는 계층의 모든 뉴런과 결합되어 있었다. 이를 완전연결(..

나는 계속해서 colab 환경에서 하고 있는데, 3.6.2 장에서 또 에러가 생겼다. 이유인즉슨, 내가 찾으려고하는 sample_weight 피클 파일을 찾으려는데 현재의 경로에 이 파일이 존재하지 않아 발생하는 문제이다. 이를 해결하기 위해서 현재 경로를 설정해주어야 한다. 다음의 명령어를 실행하서 확인해보면, pwd >> '/content' 이렇게 설정이 되어있다. 내가 필요한 피클 파일은, 실습파일에서 3번 디렉토리에 해당되는 경로이므로 %cd /content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/밑바닥부터 시작하는 딥려닝/deep-learning-from-scratch-master/ch03 를 입력하여 실행해준다. (각자의 경로에 맞게 설정해주면 된..