머신러닝 12일차

정준호·2022년 5월 20일
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머신러닝

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CNN구조


CNN은 범위(영역)을 학습한다
특징추출부, 판별(분류) 크게 두가지로 나뉜다
특징추출을 전이학습으로
분류를 설계로
Conv - 특징캐치
Pooling - 특징이 아닌부분을 제외
하나로 압축
flatten - 고차원을 1차원으로 바꿈 (이어주는역할)

하나의 변수에 사진 집어넣기

전이학습

모델설계


컴파일, 학습


결과확인


배운내용

VGG16모델 전이학습 - 특성추출부만 사용 분류부는 직접 설계(Dense층 2개)

배울내용

  1. 이미지 증강(억지로 사진을 늘린다)
  2. 전이학습 - 특정 층의 동결을 풀기
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