TIL 19일차 (22.01.28)

<안내>
필자도 배우는 입장이라 틀린점, 잘못된 점이 있을 수 있습니다.
그러니 지적, 피드백 환영합니다.

 

DNN : Deep Neural Network

 

CNN : Convolution Neural Network

 -> 큰 데이터를 일단 쪼개서 특징을 파악하는? 

256 * 256의 데이터가 있을 때, 5 * 5 의 크기의 애들로 돌려보면서 이런 특징이 있구나 하면서 학습을 함

 

MNIST 데이터셋 : 사람이 손으로 0 ~ 9까지 적은 데이터를 모아놓음, 이 중에 60000개의 학습용 이미지, 10000개의 테스트용 이미지가 있음. 

 

DNN과 CNN, 그리고 이미 처리 한번 한 데이터가지고 CNN돌리는 코드도 한번 돌려봄. 

 

느낌 : 저는 말하는 감자입니다. 한동안 말하는 감자 휴유증이 와서 아무것도 못했네요. 이제 열심히 해야겠습니다. 

 

내일 할 것 : ResNet 이용 CIFAR- 10 분류모델 구현, Transfer Learning 이용해서 CIFAR - 10 모델 구현 ,

Transfer Learning, 이미지 크롤링 이용해서 김종국 마동석 분류하기

 

 

+ 할 수 있으면 '실전문제 1' 찍먹