활연개랑

classification 딥러닝을 training 시키려는데 다음과 같은 오류가 발생하였습니다. ValueError: Shapes (5,) and (5, 5) are incompatible 저한테 오류가 났던 이유는 Accuracy 측정용으로 아래와 같이 SparseCategoricalAccuracy를 사용하였는데, tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy() loss로는 그냥 categorical cross entropy를 사용했기 때문이었습니다. 따라서 loss를 아래와 같이 SparseCategoricalCrossentropy를 사용해주면, 오류를 해결할 수 있습니다. tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_l..

PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) : 최대 신호에서의 잡음 비율 - 사용 목적: 생성 혹은 압축된 영상의 화질에 대한 손실 정보를 평가 - 의미: 손실이 적을 수록 높은 값을 갖는다. (화질이 좋을수록 높은 값) - * 무손실 영상의 경우, MSE가 0이 되기 때문에 PSNR을 정의할 수 없다. - *값이 높게 나와도 사람의 눈으로 보았을 때는 PSNR이 더 작게 나온 영상이 화질이 더 좋아 보일 수도 있다.

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 ..