전체 글 (61) 썸네일형 리스트형 [Week 2] Programming assignments 본 게시물은 andrew ng 교수님 deeplearning specialization 강좌의 강의노트입니다. 1. Keras convention 텐서플로에서 z1=..., a1=... 로 변수와 layer를 모두 따로 저장한 반면에, keras에서는 x_input을 제외하고 x로 계속 덮어씌운다. 1) 모델 정의 def HappyModel(input_shape): """ Implementation of the HappyModel. Arguments: input_shape -- shape of the images of the dataset (height, width, channels) as a tuple. Note that this does not include the 'batch' as a dimens.. [Week 2] 2. Practical Advices for Using ConvNet 본 게시물은 andrew ng 교수님 deeplearning specialization 강좌의 강의노트입니다. Practical Advices for Using ConvNet 1. Using Open-Source Implementation 2. Transfer Learning 3. Data Augmentation 4. State of Computer Vision 1. Using Open-Source Implementation 2. Transfer Learning - Transfer Learning 할 때, 코드(network 구조) 뿐만 아니라 weights도 다운받아야 한다. - 코드와 W를 다운받았다면 freeze 한 layer의 마지막까지 activation값을 구해준다. 그러고 나서 그 다음부터는.. [Week 2] 1. Case studies Case studies 1. Why look at case studies 2. Classic Network 3. ResNet 4. Why ResNet work well? 5. Networks in Network and 1x1 convolution 6. Inception Network Motivation 7. Inception Network 1. Why look at case studies? cnn 의 기본 블록들(conv, pool, fc)을 어떻게 결합할 수 있을지에 대한 직관을 줌. 먼저, 클래식한 network를 알아보고 res나 inception과 같은 신경망들에 대해 알아볼 것. 2. Classic Network 1) Lenet-5 - Lenet-5는 요래 생겼다. - 좀 더 심화해서 말하자면,.. 이전 1 ··· 11 12 13 14 15 16 17 ··· 21 다음
