저는 김건영 강사님의 KT_Aivle school 딥러닝 교육을 듣는 중인데요 9월 13일부로 미니 프로젝트 2차를 마치고, 시각지능 CNN에 대해서 배우는 시간을 가졌습니다. 딥러닝 CNN 수업 중 실습했던 것을 복습하면서 정리해 보겠습니다!
시각지능 개념을 배우기에 앞서 먼저 복습 과정을 거쳤습니다. 이전에 Tensorflow Keras 사용했었고 activation, loss에 대해서 공부해 봤습니다 회귀 분류 OutputLayer Activation x (linear라고도 함) sigmoid(이진 분류) softmax loss mse binary_crossentropy(이진 분류) categorical_crossentropy Image Data의 Flatten() 레이어 사용에 대해 이전 딥러닝 시간에는 거의 대부분 flatten() 레이어를 적용했었는데요.
Flatten() 층을 사용하는 이유는 데이터의 공간 구조 정보를 제거하고, 데이터를 하나의 벡터로 만들어 ...
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