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목록딥러닝 (21)
활연개랑
손실함수란? 학습이 진행되면서 해당 과정이 얼마나 잘 되고 있는지 나타내는 지표 (예측값과 실제값에 대한 차이를 loss function을 통해 계산 가능) 모델이 훈련되는 동안 최소화될 값으로, 주어진 문제에 대한 성공 지표 손실 함수에 따른 결과를 통해 학습 파라미터(가중치 값)를 조정 최적화 이론에서 최소화 하고자 하는 함수 미분 가능한 함수 사용 Keras에서는 주요 손실 함수를 제공합니다. sparse_categorical_crossentropy: 클래스가 배터적 방식으로 구분, 즉 (0,1,2,...,9)와 같은 방식으로 구분되어 있을 때 사용 categorical_cross_entropy: 클래스가 one-hot 인코딩 방식으로 되어 있을 때 사용 binary_crossentropy: 이진 ..
1943 - 워렌 맥컬록 (신경생리학자) point word : "신경망" - 생물이 학습을 하는 과정을 가지고 학습을 시키자! - 자극 - input - weight - 연산 - output - 신경망이라는 수학적인 모델을 제시함 1958 - Frank Rosenblatt point word : Perceptron (퍼센트론) * 퍼셉트론은 선형분류이다. - 기존 신경망 모델을 응용,활용하여 실제 문제를 해결해서 퍼셉트론이 유명해짐 - 퍼셉트론은 다수의 Input 값을 받고 하나의 output을 출력하는 선형분류이다. - 가중치라고 불리는 weight(weight 클수록 중요)가 각 입력신호에 부여되어 input값과 계산하고 input*weight을 통해 나오는 a가 정해져 있는 임계값을 넘게되면 1을..
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape' 이 오류는 이미지 경로설정이 잘못되어있는 경우입니다. img = cv2.imread('121_F.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) 저는 '123_F.jpg'를 입력해야하는데 121로 입력하여 오류가 났더군요 다들 참고하시고 오늘도 좋은 코딩하루 되세요 !
openCV에서 다음과 같은 오류는 bitwise_and 연산을 수행할 때 img와 mask의 데이터 타입이나 채널 수가 맞지 않아 생기는 오류입니다. 문제 해결 방법: 1. 이 오류의 경우 이미지가 잘못 들어갔을 가능성이 가장 큽니다. 이미지 불러오기를 확인해봅시다. 2. img와 mask의 shape을 확인하시면 이와 같은 결과가 나올 수 있습니다. 이 결과값의 의미는 img shape이 (1404,736,3)이고, mask shape이 (1404,736) 이라는 의미이니, 위에 함수에서 binary가 안되어 있을 것입니다. 그부분 확인해주시면되겠습니다.
회귀(Classification)와 분류(Classification)는 지도학습의 목적이다. (지도학습과 비지도학습의 차이는 학습시키기 위해 답을 주느냐 안주느냐이다.) 지도학습은 훈련데이터를 모델화하여 A라는 데이터에 대해 정확한 출력을 예측하는 것이다. 분류(Classification) 텍스트를 입력했을 때 그것이 어떠한 class에 속하는지 예측하는 것이다. 예를들면, 고양이와 개의 이미지를 보고 어떤 class에 속하는지 분류할 수 있다. 회귀(Regression) 회귀는 예측값이 연속적인 숫자 float형태인 문제들을 해결하는데 사용한다. 예를들면, 여러가지 feature들을 가지고 특정 지역의 땅값을 예측할 수가 있다. 즉, 출력에 연속성이 있고, 연속된 수중에 어느 부분이 될 것인지에 대해 ..