Peter's blog

How to use pre-trained models - When integrating whole/portion of the pre-trained model, a) the weights of the pre-trained can be frozen so that they are not updated as the new model is trained b) the weights may be updated during the training of the new model, with a lower learning rate - Summary of usage patterns a) Classifier: The pre-trained model is used directly to classify new images. b) ..

TensorFlow is an open source software library for numerical computation using data flow graphs. 내용은 모두를 위한 딥러닝 시즌2 강의영상을 참고하였습니다. https://www.youtube.com/watch?v=OR_NwgouflE&list=PLQ28Nx3M4Jrguyuwg4xe9d9t2XE639e5C&index=36 * Process Flow 1. Set hyperparameters - learning rate, training epochs, batch size, etc. 2. Make a data-pipeline - use tf.data 3. Build a neural network model - use tf.keras s..

Pooling (Subsampling) 풀링이라는 것은 이미지를 압축시키는 것과 비슷하다. Max Pooling에서는 필터를 통해 구역 안의 제일 큰 값만 뽑아낸다. Max pooling을 많이 쓴다. convolution filter가 찾아내려는 특징을 부각시키기 때문이다. Relu activation: 음수 값은 0으로, 양수값은 그대로 통과. Conv2D Keras의 2D convolution API이다. tf.keras.layers.Conv2D(__init__) filters : convolution filter의 수. kernel_size : n x n kernel size padding: valid, same

유튜브에 'deep learning' 에 관해 검색을 해보았더니 어떤 꿀강좌들이 나타났다. 다름아닌 MIT에서 제공하는 'Foundations of Deep Learning' 이라는 계절학기 코스로 MOOC(한국에서도 요즘 제공하는 온라인 무료 대학강의)의 하나라고 볼 수 있겠다. 친절하게도 이 과정의 모든 lecture들이 재생목록으로 하나되어 올라와 있었고 마침 deep learning을 시작하려하는 나로서는 주저하지 않고 수강을 시작하였다. 아래는 그 중 첫 번째 lecture를 정리겸 요약한 것이다. 코스 이름 : MIT - Foundations of Deep Learning MIT - 딥러닝의 기본 Lecture 1: Introduction to Deep Learning 강의 1: 딥러닝 소개 ..