Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- learning_rate
- 뉴스웨일
- 데이터
- bias
- CIFAR-10
- kt에이블스쿨
- pandas
- Pooling Layer
- plot_model
- 데이터처리
- AI
- OneHotEncoding
- CNN
- CNN 실습
- 모델평가
- AWS 입문자를 위한 강의
- 인공지능
- NewsWhale
- Neural Network
- 크롤링
- MaxPooling2D
- 머신러닝
- 딥러닝
- CRISP-DM
- explained AI
- fashion mnist
- 데이터분석
- Convolution Neural Network
- 키워드 기반 뉴스 조회
- 데이터크롤링
Archives
- Today
- Total
목록CNN 실습 (1)
jjinyeok 성장일지

이전 정리에서는 CNN의 전반적인 개요와 Convolution과 Pooling Layer에 대해 정리했다. 이번 정리는 좀 더 코드 위주로 CNN의 적용을 통해 정리하고자 한다. 다만 CNN은 ANN과 같이 하나의 기법이다. 단지 Feature Map을 활용해 공간 구조를 반영한다는 점에서 차이가 있다. 따라서 CNN 모델은 정해져 있는 것이 아니고 개발자가 임의로 Convolution Layer와 Pooling Layer를 쌓아 Feature Map을 만들고 만들어진 Feature Map을 Neural Network를 통해 출력한다. 이때 다른 Weight와 같이 Filter도 학습된다. 이런 구조를 이해하고시작하도록 하자. 1. CNN으로 Fashion MNIST 데이터 Classification 문..
[KT AIVLE School]
2022. 9. 20. 17:08