코생코사

[파이토치] Multi Label Classification with CNN

https://github.com/stonegyoung/Pytorch_Study/blob/master/multi_label.ipynb Pytorch_Study/multi_label.ipynb at master · stonegyoung/Pytorch_StudyPytorch 공부. Contribute to stonegyoung/Pytorch_Study development by creating an account on GitHub.github.com멀티 레이블이란?정답(라벨)이 여러 개 존재하며, 각 라벨에 대해 맞는 경우만 1로 표시하고, 아닌 경우 0으로 표시하는 리스트 형태    ex) black dress가 정답인 경우  이를 위해 출력층에서 Sigmoid 활성화 함수를 통과하며, 결과가 각 클래스(..

https://github.com/stonegyoung/Pytorch_Study/blob/master/catdog_custom_dataset%20%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B0.ipynb Pytorch_Study/catdog_custom_dataset 만들기.ipynb at master · stonegyoung/Pytorch_StudyPytorch 공부. Contribute to stonegyoung/Pytorch_Study development by creating an account on GitHub.github.comcustom dataset을 만들기 위해서는 세 가지 방법이 있습니다.1. 클래스 별로 폴더 구성하고 관리train/test 분리와 라벨링이 따로 필요하다(데이터셋의 ..

https://github.com/stonegyoung/Pytorch_Study/blob/master/lenet_%EA%B5%AC%ED%98%84%2BMNIST.ipynb Pytorch_Study/lenet_구현+MNIST.ipynb at master · stonegyoung/Pytorch_StudyPytorch 공부. Contribute to stonegyoung/Pytorch_Study development by creating an account on GitHub.github.com 이미지 준비전처리까지 완료된 train_loader와 test_loader를 가지고 진행합니다.2024.12.31 - [Pytorch] - [파이토치] MNIST로 이미지 데이터 처리 [파이토치] MNIST로 이미지 데..

lenet5 논문https://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf https://github.com/stonegyoung/Pytorch_Study/blob/master/lenet_%EA%B5%AC%ED%98%84%2BMNIST.ipynb Pytorch_Study/lenet_구현+MNIST.ipynb at master · stonegyoung/Pytorch_StudyPytorch 공부. Contribute to stonegyoung/Pytorch_Study development by creating an account on GitHub.github.comLenet5 모델을 만들어보겠습니다. 필요 라이브러리 임포트import torchimport torch.nn ..

2진수 변환 없이 연산이 가능SQL에서 숫자를 2진수로 자동 변환하여 연산을 수행하기 때문에 숫자를 2진수로 변환할 필요 없음https://wing-beat.tistory.com/140 [프로그래머스 코딩테스트 연습 SQL - 14] 조건에 맞는 개발자 찾기 (MySQL) | SQL BIT 연산처음에 틀렸던 코드:SELECT ID, EMAIL, FIRST_NAME, LAST_NAMEFROM DEVELOPERSWHERE (BIN(SKILL_CODE) LIKE '%1__________') OR (BIN(SKILL_CODE) LIKE '%1________')ORDER BY ID;처음에는 SKILLCODES 테이블에서 PYTHON, C#의 BIN을 확인한 후 수제wing-beat.tistory.com  MySQ..

https://github.com/stonegyoung/Pytorch_Study/blob/master/%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80%20%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EC%85%8B%20%EC%A4%80%EB%B9%84.ipynb Pytorch_Study/이미지 데이터셋 준비.ipynb at master · stonegyoung/Pytorch_StudyPytorch 공부. Contribute to stonegyoung/Pytorch_Study development by creating an account on GitHub.github.com 파이토치를 사용해 CNN 모델 학습을 위한 이미지 데이터로 만들어보겠습니다. 1. 데이터 준비2. 데이터셋 객체 생성3. 전처..

데이터 전처리/증강torchvision의 transforms를 사용이미지 데이터 전처리데이터 다양성을 높이기 위해 증강 https://github.com/stonegyoung/Pytorch_Study/blob/master/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%20%EC%A0%84%EC%B2%98%EB%A6%AC.ipynb Pytorch_Study/데이터 전처리.ipynb at master · stonegyoung/Pytorch_StudyPytorch 공부. Contribute to stonegyoung/Pytorch_Study development by creating an account on GitHub.github.com필요 라이브러리 임포트import torchfrom torchvisi..

이미지Classification: 이미지 한 장을 통째로 보고 ‘이 이미지는 무엇이다‘ 를 분류Detection: 이미지에서 특정 오브젝트를 찾는다 (대표 모델: 욜로)Segmentation: 이미지에서 특정 오브젝트를 찾고 영역을 찾는 것딥러닝데이터로부터 특징과 패턴을 학습neural network뉴런 하나 = 퍼셉트론 = unit ANN: 얕은 인공신경망 DNN: 입력층과 출력층 사이에 여러 은닉층으로 이루어진 인공신경망(비선형 활성화 함수를 추가하여 비선형 관계 모델링 가능)DNN의 문제: 이미지 처리시 이미지를 2차원에서 1차원으로 만들어 정보 손실이 생겨 이미지의 특징을 찾아내기 힘들다, 이미지 사이즈가 커지면 학습할 가중치도 증가 -> CNN (Convolutional Neural Networ..

https://github.com/stonegyoung/Pytorch_Study/blob/master/iris%20%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D%EC%9C%BC%EB%A1%9C%20%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B0.ipynb Pytorch_Study/iris 인공신경망으로 만들기.ipynb at master · stonegyoung/Pytorch_StudyPytorch 공부. Contribute to stonegyoung/Pytorch_Study development by creating an account on GitHub.github.comiris 데이터 로드sklearn의 데이터셋을 사용합니다.# 피처 4개from sklearn.d..

모델 학습을 위해 필요한 것- 손실 함수  (Loss Function)예측값과 실제값 사이의 차이를 계산  - 최적화 함수 (Optimizer)  손실 함수를 최소화 하기 위해 사용되는 알고리즘 Backpropagation으로 계산된 기울기를 사용해 가중치 업데이트   모델의 가중치 업데이트 하면서 최적화 - 에폭 (Epoch)모든 데이터셋을 한 번 학습하는 횟수 - 학습률 (Learning rate)학습을 얼마나 빨리 시킬건지 필요 라이브러리 임포트import torchimport torch.nn as nn# 최적화함수를 위해import torch.optim as optim  최적화함수 -> Adam손실함수 -> 크로스엔트로피에폭 -> 100학습률 -> 0.001# 최적화함수, 학습률optimizer ..