반응형 잔차신경망2 [딥러닝 with 파이썬] ResNet(잔차신경망)의 개념 (2/2) / CIFAR-10 활용해서 이미지 분류모델 구현 이번에는 저번 시간에 알아본 Residual Network의 개념을 바탕으로, Residual Block을 만들어보고 이를 쌓아간 Residual Network를 파이썬 코드로 구현해보겠습니다. 만들어진 모델은 CIFAR-10 데이터 셋을 분류하면서 그 효과를 알아보도록 하겠습니다. 1. CIFAR-10 데이터 셋이란? - CIFAR-10 이란, 32x32 크기의 컬러 이미지 60,000개로 구성된 이미지 분류 데이터셋을 말합니다. * 이때 뒤에 붙은 10은, 각 이미지의 종류(클래스)가 10개라는 것을 의미합니다. * 또한, 각 클래스의 분포는 균등한데요. 즉, 60,000개 중 1/10인 6,000개씩 균등하게 클래스 별 이미지가 데이터셋을 구축한다는 것을 의미합니다. - CIFAR-10 데이터 셋의.. 2023. 10. 1. [딥러닝 with 파이썬] RESNET(잔차신경망)의 개념 (1/2) 이번에 알아볼 신경망은 잔차 신경망, Residual Net(RESNET) 입니다. 잔차 신경망은 2015년에 처음 등장한 신경망으로, 복잡한 신경망 작업을 원활하게 만들었고 정확도 또한 높게 달성할 수 있었기에 기여점이 큰 신경망인데요 Residual Net에 대해서 한번 알아보겠습니다. 1. 잔차신경망, Residual Net(ResNet)이란 ? 1) 잔차신경망, ResNet(Residual Net)은 2015년 12월에 발표된 논문 "Deep Residual Learning for Image Recognition"에서 등장한 CNN 기반의 신경망 모델입니다. https://arxiv.org/abs/1512.03385 Deep Residual Learning for Image Recognition .. 2023. 10. 1. 이전 1 다음 반응형
