✔ 데이터셋 train 데이터 - https://www.kaggle.com/datasets/thedagger/pokemon-generation-one validation 데이터 - https://www.kaggle.com/datasets/hlrhegemony/pokemon-image-dataset 1. 다운로드 하기 import os import shutil os.environ['KAGGLE_USERNAME'] = 캐글 아이디 os.environ['KAGGLE_KEY'] = 캐글 고유 키 !kaggle datasets download -d thedagger/pokemon-generation-one !kaggle datasets download -d hlrhegemony/pokemon-image-datas..

✔️전이학습 * 하나의 작업을 위해 훈련된 모델을 유사 작업 수행 모델의 시작점으로 활용하는 딥러닝 접근법 * 신경망은 처음부터 새로 학습하는 것보다, 전이 학습을 통해 업데이트하고 재 학습하는 편이 더 빠르고, 간편하다 * 전이 학습은 여러 응용 분야 중에서도 특히 검출, 영상 인식, 음성 인식, 검색 분야에 많이 사용 ✔️ 고려해야할 점 * 데이터의 크기: 모델 크기의 중요성은 모델을 배포할 위치와 방법에 따라 달라진다. * 정확도: 재 훈련전의 모델 성능은 어느 정도인지 확인이 필요 * 예측속도: 하드웨어 및 배치 크기와 같은 다른 딥러닝 요소는 물론, 선택된 모델의 구조와 크기에 따라 달라진다. 파이토치에서 제공되는 사전학습 모델들이 많이 존재한다. kaggle 데이터 (에일리언 vs 프레데터)로..

1. 기초설정 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim 2. 데이터 설정 # 예제 데이터 준비 # 배치 크기 / 채널 / 세로 / 가로 inputs = torch.Tensor(1,1,28,28) print(inputs.shape) 3. 컨볼루젼2d 사용 conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=32,kernel_size=3, padding='same') out1 = conv1(inputs) print(out1.shape) 해석 첫번째 ) 1개 입력 데이터 / 32개 출력 데이터 / 필터 사이즈 (3,3) / padding으로 주위가 0(black) 설정 두번째) 예시 데이터를 컨볼루전에 대입 세..

✔️ CNN(Convolutional Neural Networks) - 합성곱 뉴런 신경망 - 형태: 전통적인 뉴럴 네트워크 + 컨볼루셔널 레이어 - 컨볼루셔널 레이어를 통해 입력받은 이미지의 특징을 추출 -> 추출한 특징을 기반으로 기존 뉴럴 네트워크 이용 - 이미지 분류 / 예측에 많이 사용 특징) * 특히 이미지를 분류할 때 DNN(Deep Neural Network)의 문제점을 가지고 있다. * 일반적인 DNN은 1차원 형태의 데이터를 사용 * 2차원 이상의 데이터가 입력되는 경우는 flatten 시켜서 한줄로 데이터를 변환 후 넣어야함. * 이미지의 공간적/지역적 정보가 손실된다. * 따라서 DNN의 문제점을 해결하기 위해 이미지를 그대로 (Raw Input) 받음으로 공간적 / 지역적 정보를 ..

✔️활성화 함수 (Activation Function) - 신경망의 성능을 향상 시키기 위해 사용한다 - 직선 layer를 여러개 써봐야 1개의 직선이 최선이다. - 선형함수: 입력값과 가중치를 곱한 결과를 그대로 출력 - 신경망에서 여러개의 선형 활성화 함수를 사용한다면, 최중 출력값은 입력값과 가중치의 선형 조합으로 표현 - 이는 입력데이터의 비선형 관계를 표현할수 없다. - 신경망의 입력 데이터의 비선형 관계를 잘 학습할 수 있도록 하기 위해 비선형 활성화 함수를 사용한다. 1. Sigmoid() 주로 은닉층에서 사용하지 않고, 출력층(output layout)에서만 사용 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): retu..

✔️ 퍼셉트론(Perceptron) 생물학적 뉴런 : 화학적,전기적 신호를 처리하고 서로 전달하는 연결된 뇌신경 세포 인공 뉴런 : 퍼셉트론이라 불림 -1943년 웨렌 맥컬론, 월터 피츠가 단순화된 뇌세포 개념을 발표 논리회귀(단층 퍼셉트론)으로 or문제 풀기 문제: 0,1중 1개라도 1이 있으면 정답은 1 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim X = torch.FloatTensor([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]]) y= torch.FloatTensor ([[0],[1],[1],[1]]) model = nn.Sequential( nn.Linear(2,1), nn.Sigmoid() ) optimizer = optim...