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DNN with Keras72

[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.
텐서플로우 (TensorFlow) 텐서플로우 (TensorFlow) TensorFlow에서 텐서 (Tensor)는 DL에서 데이터를 표현하는 방식이라고 할 수 있다. Tensor는 행렬로 표현할 수 있는 2차원 형태의 배열 (list)을 높은 차원으로 확장한 다차원 list이다. 예를 들어, 회색조 (grayscale) 이미지는 하나의 채널 (channel)에 2차원 행렬 (list)로 나타낼 수 있다. RGB 이미지는 3개의 채널마다 2차원 행렬로 표현하는데, 이를 3차원의 값을 가지는 list인 Tensor로 표현할 수 있다. TenorFlow에서 계산은 데이터 흐름 그래프(dataflow graph)로 이루어 진다. Tensor 형태의 데이터들이 DL 모델을 구성하는 연산들의 그래프를 따라 흐르면서 연산이 일어난다. 따라서, DL에.. 2021. 12. 22.
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