728x90 반응형 SMALL 케라스22 [Keras] 모델 플롯 유틸리티 plot_model 함수 keras.utils.plot_model( model, to_file="model.png", show_shapes=False, show_dtype=False, show_layer_names=False, rankdir="TB", expand_nested=False, dpi=200, show_layer_activations=False, show_trainable=False, **kwargs ) model_to_dot 함수 keras.utils.model_to_dot( model, show_shapes=False, show_dtype=False, show_layer_names=True, rankdir="TB", expand_nested=False, dpi=200, subgraph=Fa.. 2024. 4. 2. [Keras] 멀티모달 함의 분류 (2) 데이터 입력 파이프라인 구축 TensorFlow Hub는 다양한 BERT 계열의 모델을 제공한다. 각 모델에는 해당하는 전처리 계층이 함께 제공된다. 리소스에서 이러한 모델과 해당 전처리 계층에 대해 더 자세히 알 수 있다. 런타임을 짧게 하기 위해 원래 BERT 모델의 더 작은 변형을 사용한다. # Define TF Hub paths to the BERT encoder and its preprocessor bert_model_path = ( "https://tfhub.dev/tensorflow/small_bert/bert_en_uncased_L-2_H-256_A-4/1" ) bert_preprocess_path = "https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_pre.. 2024. 4. 2. [Keras] 멀티모달 함의 분류 (1) 멀티모달 함의 분류 멀티모달 함의를 예측하기 위한 모델을 구축하고 훈련한다. Google Research에서 소개한 다중 모드 수반성 데이터 세트 multimodal entailment dataset를 사용한다. 멀티모달 함의란 소셜 미디어 플랫폼에서는 콘텐츠를 감사하고 중간 정도의 콘텐츠를 제공하기 위해 거의 실시간으로 다음 질문에 대한 답을 찾고자 할 수 있다. 주어진 정보는 다른 정보와 모순 (contradict) 되는지? 주어진 정보는 다른 정보를 의미 ( imply)하는지? 자연어 처리에서 이 작업은 텍스트 함의 분석이라고 한다. 이것은 정보가 텍스트 콘텐츠에서 나올 때만 해당된다. 실제로 사용 가능한 정보는 텍스트 콘텐츠뿐만 아니라 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 멀티모달 조합에서 나오.. 2024. 3. 30. Multiclass Classification Error Metrics Multiclass Classification Error Metrics 둘 이상의 결과를 예측하려면 둘 이상의 출력 뉴런이 필요하다. 하나의 뉴런이 두 가지 결과를 예측할 수 있기 때문에 출력 뉴런이 두 개인 신경망은 다소 드물다. 결과가 세 개 이상이면 출력 뉴런이 세 개 이상 필요하다. import pandas as pd from scipy.stats import zscore # Read the dataset df = pd.read_csv("https://data.heatonresearch.com/data/t81-558/jh-simple-dataset.csv", na_values=['NA', '?']) # Generate dummies for job df = pd.concat([df, pd.get_d.. 2024. 3. 6. Keras에서 노이즈 제거 오토인코더 사용 Keras에서 노이즈 제거 오토인코더 사용 컴퓨터가 등장하고 머신러닝이라는 개념조차 생기기 훨씬 전부터 과학자들은 자연 관찰에 맞는 방정식을 만들어냈다. 과학자들은 관찰 사이의 상관 관계를 입증하기 위해 방정식을 찾는다. 예를 들어 질량, 가속도, 힘과 관련된 다양한 방정식이 있습니다. 복잡한 데이터를 살펴보고 방정식을 도출하는 데는 약간의 기술적 전문 지식이 필요하다. 함수 근사화의 목표는 이 과정에서 직관을 배제하고 대신 알고리즘에 의존하여 데이터를 설명하는 방정식을 자동으로 생성하는 것이다. 회귀 신경망이 이 작업을 수행한다. 회귀 함수를 차트화하는 데 사용할 함수를 만드는 것으로 시작한다. def chart_regression(pred, y, sort=True): t = pd.DataFrame({.. 2024. 3. 5. 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. 조기 중지의 이점 Benefits of Early Stopping 손실은 신경망이 오답에 대해 어느 정도 확신을 가졌는지를 측정한다. 정확도는 신경망의 신뢰도와 관계없이 올바른 분류의 비율이다. import matplotlib.pyplot as plt history_dict = history.history acc = history_dict['accuracy'] val_acc = history_dict['val_accuracy'] loss = history_dict['loss'] val_loss = history_dict['val_loss'] epochs = range(1, len(acc) + 1) plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss') plt.plot(epochs, v.. 2024. 2. 13. 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. 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. 이전 1 2 3 다음 728x90 반응형 LIST
