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)

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# 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')

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

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

# 정답 확인
종속[0:5]

# 모델 확인
model.summary()