728x90 반응형 SMALL Kears3 Transfer Learning for Keras Style Transfer Transfer Learning for Keras Style Transfer 스타일 전송 기술은 두 개의 이미지를 입력으로 받아 세 번째 이미지를 생성한다. 첫 번째 이미지는 변형하고자 하는 기본 이미지이다. 두 번째 이미지는 소스 이미지에 적용하려는 스타일을 나타낸다. 마지막으로 알고리즘은 스타일 이미지가 특징인 스타일을 에뮬레이트하는 세 번째 이미지를 렌더링다. 이 기술을 스타일 전송이라고 한다. 제시된 코드는 François Chollet이 만든 Keras 문서의 스타일 전송 예제를 기반으로 했다. base_image_path : 스타일을 적용할 이미지 style_reference_image_path : 스타일을 복사할 이미지 먼저, 스타일을 적용할 기본 이미지를 업로드다. import os fro.. 2024. 2. 14. Transfer Learning for NLP with Keras Transfer Learning for NLP with Keras 일반적으로 자연어 처리 (NLP)는 전이 학습을 사용한다. 단어 임베딩은 네트워크 레이어가 단어를 벡터에 매핑하는 NLP에서 전이 학습의 일반적인 수단다. 이러한 임베딩을 학습하기 위해 대규모 텍스트 말뭉치에 대해 신경망을 훈련시킨다. 단어 임베딩을 사용하여 감정 분석을 수행한다. 특히, 텍스트 샘플이 긍정적인 어조로 말하고 있는지 부정적인 어조로 말하고 있는지 분류해 본다. 미리 학습된 모델을 TensorFlow에 쉽게 로드할 수 있는 TensorFlow Hub를 사용한다. 다음 명령을 사용하여 TensorHub를 설치한다. !pip install tensorflow_hub 또한, 다음 명령으로 설치할 수 있는 TensorFlow 데이터.. 2024. 2. 13. 네트워크 생성 및 가중치 전송 Create a Network and Transfer Weights 전송된 가중치로 새로운 신경망을 만든다. 이미지넷에 대해 학습된 가중치가 포함된 Xception 신경망에서 가중치를 전송한다. 기존 Xception 신경망에 keras.applications을 로드한다. base_model의 로딩에는 상당히 많은 작업이 진행된다. 기본 Xception 신경망은 299x299의 이미지를 받아들인다. 표준화한 150x150을 사용해야 하지만 그 차이를 극복하는 것이 비교적 쉽다는 것이 밝혀졌다. 컨볼루션 신경망은 스캔할 때 이미지 텐서에서 커널을 이동한다. Keras는 커널이 스캔하는 이미지가 아니라 레이어의 커널 크기에 따라 가중치의 수를 정의한다. 따라서, 이전 입력 레이어를 폐기하고 원하는 이미지 크기.. 2024. 2. 13. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
