cnn2 [딥러닝] CNN 이미지 학습 모델 개념 정리 CNN(Convolution Neural Networks)에 대해 공부한 내용을 정리해보려 합니다 :) 직접 정리해야 이해가 잘 될 것 같아서 학습 및 서칭한 내용을 아래에 작성했습니다. 먼저, CNN이란? 이미지, 영상데이터를 처리하는 신경망으로 다차원 데이터를 손실없이 처리할 수 있다는 것이 특징입니다. 이미지는 픽셀로 되어있으며, 픽셀의 색을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 숫자로 변경을 한 후에 신경망을 통해 계산합니다. CNN의 구조 프로세스: Input --> Convolution output --> Pooling output --> Convolution output (반복) --> Pooling output (반복) --> DNN 학습 --> Output * Convolution과 Pooling .. 2022. 5. 23. [딥러닝] CNN을 통한 이미지 학습 분류 CNN(Convolution Neural Network)이란? 비정형 데이터를 다루는 방법 중의 하나로, 이미지 학습에 뛰어난 딥러닝 모델입니다. 데이터의 특징을 추출하여 특징들의 패턴을 파악하고 예측값과 정답을 비교, weight, bias 값을 업데이트해서 학습을 반복하는 과정을 거칩니다. 이번 시간에도 mnist 데이터를 활용해 분석을 진행해 보았습니다 :) ~ import pandas as pd df = pd.read_csv('mnist_train.csv') 1. 라이브러리 설치 import numpy as np import tensorflow as tf #tensorflow 기본 from tensorflow.keras.models import Sequential #모델 box 정의 from te.. 2022. 5. 17. 이전 1 다음
