728x90 반응형 SMALL layer3 회귀 네트워크 전송 Transfering to a Regression Network Iris 비용 데이터 세트에는 원래 Iris 데이터 세트에 포함된 예측 변수인 꽃받침 너비, 꽃받침 길이, 꽃잎 너비 및 꽃잎 길이에 부합하는 꽃 샘플에 대한 측정값이 있다. 여기에 비용 데이터 세트가 표시된다. import pandas as pd df_cost = pd.read_csv("https://data.heatonresearch.com/data/t81-558/iris_cost.csv", na_values=['NA', '?']) df_cost 전이 학습이 효과적이려면 새로 훈련된 신경망의 입력이 처음 전송한 신경망에 가장 가깝게 일치해야 한다. 이 최종 분류를 수행하는 소프트맥스 활성화 함수가 포함된 마지막 출력 계층을 제거한다. 비.. 2024. 2. 13. [PyTorch] 모델 계층 (Layer) 모델 계층 (Layer) input_image = torch.rand(3,28,28) print(input_image.size()) # layer 확인 Out: torch.Size([3, 28, 28]) nn.Flatten nn.Flatten는 layer를 초기화하여 각 28x28의 2D image를 784 pixel 값을 갖는 연속된 array로 변환한다. (dim=0의 미니배치 차원은 유지) flatten = nn.Flatten() flat_image = flatten(input_image) print(flat_image.size()) Out: torch.Size([3, 784]) nn.Linear nn.Linear은 저장된 가중치 (weight)와 편향 (bias)을 사용하여 입력에 선형 변환 (l.. 2022. 1. 13. [TensorFlow] 레이어 (Layer) 레이어 (Layer) keras에서 사용되는 레이어(layer, 층)는 신경망 모델을 구성하는 주요한 요소이다. Feature Extraction (특징 추출) feature extraction은 초기 데이터 set를 처리하기 위해 더 관리하기 쉬운 그룹으로 축소하는 차원 감소 프로세스이다. 데이터 양을 효과적으로 줄이면서 원본 데이터 set를 정확하고 완전하게 설명하는 방법이라고 할 수 있다. Flatten Layer input으로 사용하기 위해 행렬이 아닌 list로 만들어주는 과정이 필요한데 flatten layer가 그 역할을 한다. flatten layer는 추출된 주요 특징을 전결합층에 전달하기 위해 1차원 자료로 바꿔주는 layer이다. 이미지 형태의 데이터를 list 형태로 flatten하.. 2021. 12. 22. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
