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컨볼루션 신경망(ConvNets) 일반적으로 고정 자원 예산으로 개발된다. 더 많은 경우에는 정확성을 높이기 위해 scaled up하며, 리소스를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 모델 스케일링을 체계적으로 연구하고 다음을 식별한다. 네트워크 깊이(network depth), 폭(width), and 해상도의 균형(resolution)을 주의 깊게 조정하면 성능이 향상되고, 이 관찰을 기반으로 새로운 확장을 제안한다. 단순하면서도 매우 효과적인 복합 계수를 사용하여 깊이/폭/해상도 모든 차원을 균일하게 스케일링하는 방법을 MobileNet 및 ResNet에 이 방법의 효과를 보여준다. EfficientNet은 이전 ConvNet보다 훨씬 높은 정확도와 효율성을 달성한다. 특히, EfficientNet-B7..

현 작업 상황을 기록하고 싶던 중 tensorboard, plt, scalar 고민하다가 log text file로 남기기로 결정했다. from tensorflow.python.client import device_lib device_lib.list_local_devices() 를 사용하면 CPU랑 GPU 모두 출력되야 하는데 cpu만 출력되는 문제 발생 device_lib.list_local_devices () no gpu print(device_lib.list_local_devices()) none log 정보를 파일로 저장하기 위해 코드를 돌리던 중 IndexError: list index out of range 에러발생 logger.INFO:OS : Linux logger.INFO:OS Versi..

How to Visualize Filters and Feature Maps in Convolutional Neural Networks Deep learning neural networks are generally opaque, meaning that although they can make useful and skillful predictions, it is not […] machinelearningmastery.com [Deep learning]컨볼 루션 신경망에서 필터 및 기능 맵을 시각화하는 방법 -2- machinelearningmastery.com/how-to-visualize-filters-and-feature-maps-in-convolutional-neural-networks/ How to ..

machinelearningmastery.com/how-to-visualize-filters-and-feature-maps-in-convolutional-neural-networks/ How to Visualize Filters and Feature Maps in Convolutional Neural Networks Deep learning neural networks are generally opaque, meaning that although they can make useful and skillful predictions, it is not […] machinelearningmastery.com niniit.tistory.com/12 [Deep learning]컨볼 루션 신경망에서 필터 및 기능 맵..

machinelearningmastery.com/how-to-visualize-filters-and-feature-maps-in-convolutional-neural-networks/ How to Visualize Filters and Feature Maps in Convolutional Neural Networks Deep learning neural networks are generally opaque, meaning that although they can make useful and skillful predictions, it is not […] machinelearningmastery.com 블로그를 참조하여 컨볼 루션 신경망에서 특정 필터에 대한 시각화를 개발하는 방법 컨볼 루션 신경망에서 특..

폴더 내 전체 사진의 이미지를 흑백으로 바꾸고, 밝기를 조절해야 할 일이 생겼다. 이럴 경우에는 감마값을 조정하여 이미지 밝기를 조절할 수 있다. 흑백 이미지 변경을 원하지 않을 경우. convert("LA")를"LA" 지우고 사용하면 된다. gamma = 1.80 값을 변경하여 이미지 밝기를 조절한다. 숫자가 높아질수록 밝기가 강해진다. 텐서 플로우로 폴더 내 전체를 변경할 수 있다. from PIL import Image import os import glob import matplotlib.pyplot as plt path = f"/home/" files = glob.glob(path + '/*') save_path = f"/home/bright/" imagePaths = [os.path.join(..

지난 예측 프로그램을 가지고 종가 예측해볼 것이다. import numpy as np import pandas as pd kospi = np.load('/kospi.npy') samsung = np.load('./samsung.npy') print(kospi) print(samsung) print(kospi.shape) print(samsung.shape) def split_xy5(dataset, time_steps, y_column): x, y = list(), list() for i in range(len(dataset)): x_end_number = i + time_steps y_end_number = x_end_number + y_column if y_end_number > len(dataset)..

3 채널 컬러를 1 채널 흑백으로 만들 것이다. python tensorflow 로 만들 것이다. 이번 포스팅에서는 openCV 를 이용해서 만들 것이다. 1. cvtColor를 이용해서 1채널로 만들기 import cv2 from PIL import Image path = "/home/test.jpg" # 이미지 읽기 img_gray = cv2.imread("/home/save_directory/opencv_gary.jpg", cv2.IMREAD_COLOR) # 컬러 이미지를 그레이스케일로 변환 img_cv_gray = cv2.cvtColor(img_color, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 이미지 저장 cv2.imwrite(path, img_cv_gray) # 이미지 사이즈 변경 # img_..