Tensorflow 102 - 이미지 분류(CNN)

다섯번째 딥러닝 완성 - LeNet

수업소개

LeNet-5 모델을 완성하고, CIFAR10 이미지 학습을 진행합니다. 

 

강의

실습

소스코드

colab |  backend.ai

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# 라이브러리 사용
import tensorflow as tf
import pandas as pd

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# 데이터를 준비합니다. 
(독립, 종속), _ = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()
종속 = pd.get_dummies(종속.reshape(50000))
print(독립.shape, 종속.shape)

###########################
# 모델을 완성합니다. 
X = tf.keras.layers.Input(shape=[32, 32, 3])

H = tf.keras.layers.Conv2D(6, kernel_size=5, activation='swish')(X)
H = tf.keras.layers.MaxPool2D()(H)

H = tf.keras.layers.Conv2D(16, kernel_size=5, activation='swish')(H)
H = tf.keras.layers.MaxPool2D()(H)

H = tf.keras.layers.Flatten()(H)
H = tf.keras.layers.Dense(120, activation='swish')(H)
H = tf.keras.layers.Dense(84, activation='swish')(H)
Y = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(H)

model = tf.keras.models.Model(X, Y)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', metrics='accuracy')

###########################
# 모델을 학습하고
model.fit(독립, 종속, epochs=10)

###########################
# 모델을 이용합니다. 
pred = model.predict(독립[0:5])
pd.DataFrame(pred).round(2)

# 정답 확인
종속[0:5]

# 모델 확인
model.summary()

 

댓글

댓글 본문
  1. hoddigi
    완료
  2. 여어엉
    완료
  3. 제사마
    Done
  4. John
    완료
  5. 과거로의여행
    아~~~ 또 졸린다~~~ ㅠㅠ.
    그래도 애해는 한 것 같은데...
    저녁에 또 들어보면 좀 더 이해가 되겠지요~~~ㅇ
    아자!아자!화이팅!!!
  6. VIBOT
    ok
  7. 완료
  8. CrashOverride
    4일차 완료
  9. briliant6424
    21/01/10 완료
  10. 행여
    감사합니다~!♡
  11. 유니엘
    완료.
    좋은 강의 감사합니다.
  12. ukmadang
    대단합니다 완료!
  13. younghwani
    댓글보고 BatchNormalization 적용해봤는데 훨씬 학습이 잘 되는 것 같아요!!
  14. 강해리
    와 max polling이랑 네트워크 보고 어떻게 쌓는지 세세하게 알려주시니까 너무 이해하기 편하네요!!! ㅠㅠ 감사합니다 꿀같은 강좌에요!
  15. 이선비
    텐서플로우 101 수업의 '모델을 위한 팁(https://opentutorials.org......242)' 내용을 참고해 보세요. batchNormalization 만 적용해도. 상당히 학습을 할 수 있고, 모델 사이즈까지 늘리면 (필터 수 조정, 노드 수 조정) 학습이 잘 될 겁니다. :)
  16. noahhan
    약 130번정도 돌리면 0.65 ~ 0.68? 그정도 accuracy 나오네요
    어.......? 근데 190번째 돌리니 오히려 0.58대로 감소 ㅠㅠ
  17. noahhan
    확실히 rgb 값까지 첨부된 파일이다보니 학습이 다소 느리네요
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