Deep Learning Study
본격적인 딥러닝 시작에 앞서 공부.. 라는 것을 시작
검증 분할 사용할 것 !
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이미지 80%는 training 나머지 20%는 validation
데이터 시각화
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image_batch.shape : 180x180x3 형상의 32개 이미지 묶음
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labels_batch.shape : 32개 이미지에 해당하는 레이블
dataset 구성
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Dataset.cache() 첫 에포크 동안 이미지 로드한 후 이미지를 메모리에 유지
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Dataset.prefetch 훈련하는 동안 데이터 전처리 및 모델 실행
data 표준화
- RGB 값은 [0, 255] 범위지만 신경망에 이상적인 값이 되기 위해 작게 만들어야 함
- tf.keras.layers.Rescaling [0,1] 범위로 표준화
Keras Model
Keras model이란?🧐
- Keras는 tensorflow 기반의 딥러닝용 라이브러리.
순차적과 함수형 api 두 가지 방식으로 개발 가능
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순차적 api는 가장 단순한 모델이며 선형 파일 계층
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함수형 api는 유연성이 매우 필요한 복잡한 모델
하나의 계층에 더 많이 연결되는 계층을 포함한 모델 정의 가능 -
epoch : 전체 데이터셋을 학습한 횟수
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batch size : 모델 학습에서 사용할 데이터 개수
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Iteration : 전체 데이터에 대해 총 batch의 수
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동일한 이미지에 데이터 증강을 여러 번 적용
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모델을 사용하여 훈련되지 않은 이미지 분류
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Tensorflow를 안드로이트 스튜디오에서 이용하려면 Tensorflow Lite version을 이용해야 함
Kaggle API
Kaggle API 사용 및 다운로드 과정
1. Kaggle API 다운
 
(설치 완료)
2. 사용할 Dataset
Dataset_Name [Plant Pathology 2021 - FGVC8]
(Dataset 다운 완료)
(Dataset unzip)
Ending
🧐의문점
'Kaggle에서 Competition 탭에서만 Data를 다운받고 사용 가능한 것 같은데 Competition이 아닌 Datasets 탭에서의 data는 사용 못 하는 걸까 ?'
해결됨! -> 다음 포스팅에 해결법 작성
