2 Agosto 2019

이미지 학습 예제

일괄 정규화 계층 일괄 정규화 계층은 네트워크를 통해 전파되는 활성화 및 그라데이션을 정규화하므로 네트워크 교육이 더 쉬워집니다. 컨볼루션 레이어와 ReLU 레이어와 같은 비선형 도면층 간의 일괄 정규화 레이어를 사용하여 네트워크 교육 속도를 높이고 네트워크 초기화에 대한 민감도를 줄입니다. batch정규화레이어를 사용하여 일괄 정규화 계층을 만듭니다. CNN 모델을 만드는 방법에는 여러 가지가 있지만 첫 번째 벤치마크에서는 Keras 딥 러닝 라이브러리를 사용합니다. 또한 ImageNet 데이터 집합을 통해 학습된 Keras에서 사용 가능한 사전 학습된 모델을 사용하고 작업에 대해 세부 조정을 수행합니다. ImageDatastore를 사용하여 데이터 집합을 로드하면 데이터를 관리할 수 있습니다. ImageDatastore는 이미지 파일 위치에서 작동하므로 이미지가 읽을 때까지 메모리에 로드되지 않으므로 큰 이미지 컬렉션에 효율적으로 사용할 수 있습니다. 다음으로 모든 학습 이미지를 읽고 목록에 저장한 다음 마지막으로 해당 목록을 numpy 배열로 변환합니다. 심층 네트워크가 훈련되는 방식은 실제로 교육을 설정하는 응용 프로그램과 연구 팀에 따라 다릅니다! 네트워크를 적절하게 교육하는 방법을 알면 정확도가 3~4% 향상될 수 있습니다! 그것은 깊은 네트워크의 지식과 단순히 연습의 비트에서 얻은 기술입니다. 불행하게도, 대부분의 사람들은 훈련에 많은 관심을 지불하지 않고 네트워크가 마술 그들에게 좋은 결과를 얻을 것으로 기대! 사람들은 법률 드라마를 좋아합니다. 그들없이 TV 시청 시즌같은 것은 없다. 이 혁신적인 교육 비디오는 잔인한 소송의 영향을 처리해야했던 실제 회사 직원을 기반으로 한 라이브 액션 대본 드라마입니다. 왜 회사의 역사에서이 끔찍한 시간을 재현? 다시는 발생하지 않도록 소송을 직접 처리하지 않은 직원에게 영향을 실질적으로 만들기 위해.

비디오를 사용하여 직원을 교육하는 것이 가장 좋은지 궁금하십니까? 당신이 피자 레스토랑을 소유하는 경우, 피자 반죽을 손으로 하는 방법을 신입 사원을 가르치는 것은 매우 필요하다. 이 비디오는 2 분 이내에 클럭되지만 피자 반죽 마스터의 기술을 자세히 볼 수 있습니다. 그것은 반드시 개인적으로 모든 사람을 훈련 주위에 갈 수 없을 것 높은 수준의 프로의 좋은 예입니다. 이 비디오가 없으면 많은 연수생이 반죽 마스터의 발밑에서 시간을 보낼 수있는 기회를 놓칠 것입니다. (피자 반죽을 파는 방법을 모르는 경우 농구공을 쏘는 것과 매우 비슷하다면 이 비디오를 확인하십시오.) 즉, 학습 데이터에 대한 모델을 학습하고 유효성 검사 데이터에 대해 유효성을 검사합니다. 유효성 검사 집합에서 모델의 성능이 만족되면 테스트 데이터에 대한 예측을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 이 과제에서 지정된 이미지의 숫자를 식별해야 합니다. 교육 세트에는 총 70,000개의 이미지가 있으며, 나머지 21,000개의 이미지는 테스트 세트에 표시되어 있습니다(테스트 이미지는 레이블이 지정되지 않았습니다). 레이블이 지정되지 않은 이미지의 클래스를 식별/예측해야 합니다. 이 경우 데이터 집합은 작지만 ImageNet과 약간 비슷합니다. 따라서 먼저 ImageNet의 가중치를 사용하여 첫 번째 벤치마크를 보려면 12개의 클래스가 있는 최종 출력 레이어를 추가할 수 있습니다.

그런 다음 일부 하단 레이어를 고정 해제하고 해당 레이어를 학습하도록 이동합니다. 테스트 집합의 .csv 파일은 학습 세트에 있는 파일과 다릅니다. 이 테스트 집합 .csv 파일에는 모든 테스트 이미지의 이름이 포함되어 있지만 해당 레이블은 없습니다. 당신은 이유를 추측 할 수 있습니까? 우리의 모델은 교육 세트에 존재하는 이미지에 대한 교육을받을 것입니다 그리고 라벨 예측은 효과적인 기업 교육 비디오를 만드는 방법을 알고 싶은 경우 테스트 세트 이미지에서 발생합니다, 좋은 전술은 복잡한 주제를 해결하여 시작하는 것입니다. 독일에 본사를 둔 온라인 교육 회사인 Iversity는 모션 디자인과 애니메이션을 조합하여 교육 콘텐츠를 만드는 고급 방법을 설명했습니다.

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