프로젝트 진행 과정
1. 실험환경 SET-UP
- 설정변수, 이미지 사이즈 변수, 데이터 경로 변수
- Batch size, Epoch 조절
2. 데이터 가져오기
- 원본 데이터를 가져와서 전처리 및 배치 구성
- data augmentation 기법 사용
3. 데이터 시각화
show_batch() 함수를 통해 이미지 좌우반전 확인
4. CNN 모델링
- Convolution block 생성
- BatchNormalization, Dropout 사용
- 모델 생성
5. 데이터 imbalance 처리
Weight balancing을 사용해 데이터 imbalance 처리
6. 모델 훈련
- Epochs 마다 모델의 precision, recall, accuracy, loss가 어떻게 변하는지 보여지는 그래프 도출
- Accuracy, Recall값 확인
구현한 프로젝트
회고
Accuracy가 73%로 도출되었다.
(1) Data augmentation 기법 적용
(2) Batch size 및 Epoch 조절
(3) BatchNormalization, Dropout 사용
(4) build model conv_block() 조절
