Basic of Deep learning #4

2024.12.22
1. CNN : Convolution 레이어, 필터 관련 내용

CNN

• 이미지 영상인식의 혁명과도 같은 CNN
• 영상필터 관련 블로그 참조 → Cornor's Blog
• 하용호님 자료 참조 → 하용호님 슬라이드
  
  

CNN은 사진에서 특징을 검출하는 기능을 가진 레이가 있다. 특징을 검출한다는 것이 중요하다.
Convolution 필터 : 특정 패턴이 있는지 박스로 훓으며 마킹.

실습 - 데이터 읽기

모델생성

학습 및 컴파일

• Accuracy가 거의 99% 이상 높게 나온다.
  Google의 Colabs에서도 GPU를 이용해서 학습할 수 있다

잘못된 결과 확인

import numpy as np
import random

predicted_result = model.predict(X_test)
predicted_label = np.argmax(predicted_result, axis=1)

wrong_result = []


for n in range(0, len(y_test)):
    if predicted_label[n] != y_test[n]:
        wrong_result.append(n)

samples = random.choices(population=wrong_result, k=16)

plt.figure(figsize=(14,12))

for idx, n in enumerate(samples):
    plt.subplot(4,4,idx+1)
    plt.imshow(X_test[n].reshape(28, 28), cmap='Greys')
    plt.title('Label : ' + str(y_test[n]) + '  | predicted : ' + str(predicted_label[n]))
    plt.axis('off')
plt.show()

모델의 저장

model.save('MNIST_CNN_model.h5')