CNN3 [Deep Learning] 개념 및 실습 [모음/정리] + 회고 https://doraemin.tistory.com/97 [PyTorch] Anaconda, PyTorch 설치 및 실행[실습] Anaconda 실습 환경 설정https://www.anaconda.com/download Download Anaconda Distribution | AnacondaDownload Anaconda's open-source Distribution today. Discover the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a singledoraemin.tistory.comhttps://doraemin.tistory.com/99 [CNN] [전이학습] 시작 및 실행[실습] CNN# 1. 라이브러리 호.. 2025. 1. 19. [CNN] [전이학습] 시작 및 실행 [실습] CNN# 1. 라이브러리 호출import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # pip install matplotlibimport torchimport torch.nn as nnfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn.functional as Fimport torchvisionimport torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import Dataset,DataLoader# 2. CPU 혹은 GPU 장치 확인device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")# 3.. 2025. 1. 17. [CNN] 개념 및 실습 Tensorflow # 합성곱 신경망 (CNN) - 주로 이미지 데이터 학습할 때 사용 - 모든 학습은 오차역전파 알고리즘 -> 경사하강법 - 가중치가 학습되는 방식 - Momentum : 경사하강법에 Momentum(탄성)을 더해줌 - NAG : 직전 모멘텀 항에서 그레디언트를 계산하여 예측 - AdaGrad : 매 시점마다 별도의 학습률을 사용 - RMSprop : 최근 값의 영향은 크고, 오래된 값의 영향은 대폭 낮춤 - Adam : Momentum + RMSpropp ; 가장 좋은 성능, 가장 많이 사용됨 - DNN의 문제를 해결해 준다 - 복잡도 증가 시, 과적합 문제 발생 - 과적합 문제 해결 방법 존재 - 규제화 - 드롭아웃 - 배치 정규화 (미니배치, 공변량 변화) - 합성곱 .. 2025. 1. 2. 이전 1 다음
