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    [CS231n] Lecture 5 | Convolutional Neural Networks

    해당 강의노트는 Stanford University CS231n Spring 2017 강의를 기반으로 작성했음을 밝힙니다

    [Tensorflow] CUDA runtime implicit initialization on GPU:0 failed.

    참고 링크: github.com/tensorflow/tensorflow/issues/41990 Error CUDA runtime implicit initialization on GPU:0 failed. Tensorflow 사용 버전: 2.2.0 가장 베이직한 시도는 Tensorflow 공식 홈에 가서 gpu 지원 관련 문서에 본인이 해당하는 오류를 검색하고 가이드라인을 따라가면 된다. 그러나 가끔 그런 것도 아예 안 먹힐 때가 있다. 그때부터는 Tensorflow에서 제공하는 github이슈나 Stackoverflow를 참고하면 좋다. 구글링도 좋지만 이러한 방법을 먼저 시도해보는 것도 튜토리얼 읽는 스킬이 늘어난다. (하지만 .. 나도 모르게 ctrl + c, v 중...) Solution 다행히 Gi..

    [Classification] RockPaperScissor

    Github - https://github.com/vg-rlo/aiffel-mini-projects/blob/master/Exploration/Convnet_image_classification/%5BE-01%5DRockScissorPaper.ipynb RockPaperScissor Image Classification 목표: 가위바위보 이미지 분류기 (정확도 60% 이상) 사용 모델: Convnet(CNN) Class: 3개(가위, 바위, 보) 1st Trial Train set: 클래스별 100장씩 총 300장 Test set: 클래스별 100장씩 총 300장 Result test_loss: 2.7046701908111572, test_accuracy: 0.3933333456516266 Trouble..

    [Tensorflow]mnist - 성능 확인하기 및 개선하기

    tf 버전: 2.2.0 1. Test test_loss, test_accuracy = model.evaluate(x_test_reshaped,y_test, verbose=2) print("test_loss: {} ".format(test_loss)) print("test_accuracy: {}".format(test_accuracy)) predicted_result = model.predict(x_test_reshaped) # model이 추론한 확률값. predicted_labels = np.argmax(predicted_result, axis=1) idx=0 #1번째 x_test를 살펴보자. print('model.predict() 결과 : ', predicted_result[idx]) print('..

    [Tensorflow]mnist - Network 설계하기 및 학습시키기

    1. MNIST 딥러닝 네트워크 쌓기 model=keras.models.Sequential() model.add(keras.layers.Conv2D(16, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1))) model.add(keras.layers.MaxPool2D(2,2)) model.add(keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu')) model.add(keras.layers.MaxPooling2D((2,2))) model.add(keras.layers.Flatten()) model.add(keras.layers.Dense(32, activation='relu')) model.add(keras.layers.Dense(1..

    검증용 데이터(Validation set) 사용하는 이유

    참고문헌 : 데이터셋 이야기 https://tykimos.github.io/2017/03/25/Dataset_and_Fit_Talk/ validation 하는 이유 딥러닝은 마치 정답지를 보고 공부하면서 문제 풀이를 학습하는 것과 같다. 그래서 기본적으로 데이터셋에는 라벨이 포함된 train set과 학습에는 포함되지 않을 test set이 있다. 그리고 주로 train set에서 일부분을 분리하여 validation set으로 활용한다. 처음에 validation set에 대해서 단순히 train set을 학습시킬때 잘 학습되고 있는지 체크하기 위한 정도의 dataset으로 이해했다. 하지만, k-fold, cross validation, grid search, random search 등의 개념이 막..

    [Tensorflow]mnist - dataset 불러오기

    프레임워크: Tensorflow Dataset: 숫자 손글씨 데이터베이스 MNIST 데이터 제공자: Prof.Yann Lecun Datset: yann.lecun.com/exdb/mnist/ 1. MNIST란 어떤 데이터셋일까? "The MNIST database of handwritten digits, available from this page, has a training set of 60,000 examples, and a test set of 10,000 examples. It is a subset of a larger set available from NIST. The digits have been size-normalized and centered in a fixed-size image." 공..

    [Python]부동소수점(floating point number)

    참고 블로그: velog.io/@thms200/%EB%B6%80%EB%8F%99%EC%86%8C%EC%88%98%EC%A0%90-0.1-0.1-02-jbk5jrde3a 고정 소수점: 수를 표현하는 비트 수를 미리 정해놓고 해당 비트 만큼만 사용해서 숫자 표현하는 방식 고정 소수점 방식은 큰 숫자나 정밀한 숫자 표현이 어렵다. 부동 소수점: IEEE 754 표준