딥 러닝은 점점 더 인기 있는 기계 학습 하위 집합입니다. 딥 러닝 모델은 신경망을 사용하여 구축됩니다. 신경망은 입력을 받아 학습 중에 조정되는 가중치를 사용하여 숨겨진 레이어에서 처리됩니다. 그런 다음 모델은 예측을 스폰합니다. 가중치는 더 나은 예측을 위해 패턴을 찾기 위해 조정됩니다. 사용자는 찾아야 할 패턴을 지정할 필요가 없습니다. 오늘의 Keras 튜토리얼은 실무자를 염두에 두고 설계되었습니다 – 그것은 적용 딥 러닝에 대한 실무자의 접근 방식을 의미합니다. 네트워크가 데이터에 과도하게 적합합니다. 더 이상 훈련이 반드시 더 나은 정확도를 제공하는 것은 아닙니다. 대신 네트워크의 하이퍼 매개 변수를 올바르게 설정하는 방법을 배워야 합니다. 정확성을 향상시키고 네트워크의 정확성을 향상시키기 위한 팁, 제안 및 모범 사례를 배우려면 파이썬을 사용하여 컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝을 참조해야 합니다. 안녕 안드레, 실제로 케라스는 신경망으로 작업하는 것이 훨씬 쉬워집니다. 재미도! 놀라운 기사 주셔서 감사합니다 .
명확하고 간단합니다. 나는 Keras를 설치하는 몇 가지 문제가 있었지만 지금과 같은 코드를 가지고 tf.contrib.keras와 접두사를하는 것이 좋습니다 가져 오기가 성공했는지 여부를 확인하는 시간입니다 : 데이터가 UCI의 데이터 설명 파일에 있는 모든 변수를 포함하는지 여부를 다시 확인하십시오. 기계 학습 저장소는 당신을 약속했다. 변수 의 수 외에, 또한 가져오기의 품질을 확인 : 데이터 유형이 올바른가요? 모든 행이 통과했습니까? 데이터를 정리할 때 고려해야 할 null 값이 있습니까? 이 경우 교차 엔트로피를 손실 인수로 사용합니다. 이 손실은 이진 분류 문제에 대한 것이며 Keras에서 “binary_crossentropy”로 정의됩니다. 당신은 당신의 문제에 따라 손실 함수를 선택하는 방법에 대한 자세한 내용을 보려면 여기 : 헤이 모하메드 – 당신이 어려움을 겪고있는 특정 알고리즘 / 방정식이 있습니까? 아니면 더 일반적인 용어로 말하고 있습니까? 좀 더 일반적으로 말하는 경우, 파이썬을 사용한 컴퓨터 비전딥러닝은 실제 응용 프로그램 및 코드로 이동하기 전에 몇 가지 기본 방정식과 이론을 포함하여 기계 학습과 딥 러닝의 기본 개념을 다룹니다. 스크립트를 작성할 때마다 disk에서 Keras 모델을 로드할 때마다 keras.model에서 load_model을 명시적으로 가져와야 합니다. OpenCV는 추가 및 표시에 사용됩니다. 피클 모듈은 라벨 이나라이저를 로드하는 데 사용됩니다.
이 자습서는 사용자 지정 이미지 데이터 집합을 사용하여 작업하는 방법을 실제로 다루지 않습니다. 대신, MNIST 및 CIFAR-10 데이터 집합을 NumPy 어레이로 마법처럼 반환하는 내장 된 Keras 유틸리티를 호출합니다.