인공지능 3주차

이미지 전처리

요리를 할 때 재료를 다듬어서 후라이팬이나 조리기에 넣는 듯 데이터도 다듬어서 넣어야 함

 

augmentation

데이터를 증폭시켜 다양하게 이미지에 변화주어 모델에 적용

augmentation을 통해 여러 환경에서도 적응이 되도록 모델에게 하드 트레이닝

 

callbacks

모델이 학습 도중 epoch 또는 step 단위로 이벤트를 일으키는 옵션

-TensorBoard는 완전 실시간이 아니라 정해진 타이밍에 실행시켜 기록을 담음

-학습 진행할 때마다 LR을 줄여 Losss가 튀는 것을 방지

-checkpoint. 모델 학습 도중 학습된 weight를 저장. 기본으로는 매 epoch마다 저장하고 이때 성능이 향상되었을 떄만 저장 가능

 

모델 저장 및 불러오기

앞서 배운 weight만 저장하는 것과는 다르게 모델 구조 및 optimizer도 저장 가능

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

데이터 분석(MNIST)

label 0의 데이터 갯수 확인

 

 

 

데이터 별 갯수 비교

 

 

 

Pillow로 열기

 

 

 

TensorFlow로 열기

 

 

Label 열기

 

 

데이터 이미지 사이즈 알기

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

rescale시 주의사항

 

 

 

 

 

 

 

 

tensowflow로 label 얻기