딥러닝3 인공신경망 deeplearning 기본구조 아래의 식은 인공신경망의 기본유닛인 퍼셉트론의 구조를 식으로 표현한 것이다. y = z(x1w1 + x2w2 + x3w3 + ...+(-b)) y = 퍼셉트론이 내놓은 최종 출력값. x1w1 + x2w2 + x3w3 + ...xnwn = 바깥가로안에서 이부분은 n은 입력을 의미하고 wn은 해당입력에 곱해지는 가중치를 의미한다. (-b) = 바깥가로안의 이부분은 보통은 계산편의상 b로 표현된다고 한다.이것은 특정임계값을 의미하고 위의 가중치의 합이 이임계값을 넘기느냐 그렇지 못하느냐에 따라 신호의 성격이 달라진다. 예를들어 가중치의 합이 임계값을 못넘길 경우 값이 - 가 되어 의미없는 신호가 될수도 있고 임계값을 많이 넘겨 의미있는 강한신호가 될수도 있다. 임계값은 편향을 의미하기도 한다.편향값이 너무 크.. 2022. 3. 16. Pyinstaller 통합라이브러리 만들시 팁! AI 프로그램을 exe로 만들 때 주로 사용하는 pyinstaller. 하나의 AI프로그램을 만들 때와 다르게 여러개의 AI 프로그램을 exe로 만들 시에는 공통라이브러리를 만들어 관리하는 것이 경량화 측면에서 용이하다. 여러가지 AI프로그램이 있는 상태에서 pyinstaller를 사용하여 공통라이브러리를 만들시에 팁! 1. 같은 가상환경에서 AI코드를 짜고 새로운 라이브러리가 추가되면 같은 가상환경에 전부 설치해준다. 2. 전체 AI프로그램에 필요한 라이브러리들이 가상환경에 전부 설치가 되었으면 '(가칭)AI통합라이브러리.py' 같은 py파일을 만들어 필요한 라이브러리들을 전부 import 한 후 '(가칭)AI통합라이브러리.py'을 pyinstaller로 exe로 만든다. ex). pyinstaller.. 2021. 9. 17. CNN_신경망 체크 ( VGG11 망을 활용한 regression시도 중 시행착오 기록) 전처리 단계 1. input 이미지와 정답데이터간의 정렬이 중요하다. 같은 순서대로 서로 짝이 맞게 매칭되어야 한다. 실제 자료구조를 그렇게 설계하고 dataloader로 데이터를 로드했을 때 실제로 input이미지와 정답데이터가 맞게 짝지어져서 신경망에 들어가는지 확인할 필요가 있다. (나의 경우 input 이미지는 ( 1.png, 10.png, 100.png.....), 정답데이터는( 1.txt, 2.txt, 3.txt...) 형식으로 정렬이 되어 학습 중 train loss만 계속해서 줄어들고 valid loss 는 줄어들지 않고 유지되는 현상이 나타났다. 아마 일반화를 하지 못하고 정답을 하나하나 외운 것 같다.)2.이미지파일을 읽어들일때 RGB순서나 어떤 형태의 변형이 있는지 체크해야 한다. o.. 2021. 6. 4. 이전 1 다음
