훈련데이터
- 훈련 데이터는 실제 학습에서 사용하고, 테스트 데이터를 이용해서 학습된 모델의 성능을 평가한다.
- 가장 중요한 원칙은 테스트 데이터를 학습에 사용해서는 안 된다.
데이터 전처리
- 회색조 이미지 변환 : 컬러 이미지는 행렬이 3개나 필요한 만큼 파라미터를 증가시키며 학습의 계산 복잡도를 경감시켜야 한다.
- 이미지 크기 조절 : 입력되는 이미지의 크기는 같아야 한다.(합성곱층 추가하는 케라스 구현 코드)
model.add(Conv2D(filters=16,kernel_size=2,padding='same',activation'relu',input_shape=(32,32,3)))
- 데이터 정규화 : 데이터에 포함된 입력 틍징의 배율을 조정해서 비슷한 분포를 갖게 하느 것이다.
[참고자료]
https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B6566099029
