CNN ImageDataGenerator 활용 (모델링)
ImageDataGenerator를 활용하여, 사진파일을 간편하게 전처리 할 수 있다. 라이브러리 import tensorflow.keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Flatten,Conv2D, MaxPooling2D, Dropout 모델링 model = tf.keras.models.Sequential() # Adding first CNN layer model.add( Conv2D ( 32, ( 3,3 ), activation= 'relu', padding='same', input_shape=( 32,32, 3 ) )) # Adding maxpool layer model.add( MaxPooling2D( 2, ..
2021. 3. 2.
분류 문제에서, 컴파일에 사용할 loss함수 선택 방법과 코드
두 가지로 분류 하는 모델을 모델링하고 컴파일 할때 loss함수는 'binary_crossentropy'로 적용 시킨다. ex) 개와 고양이의 사진 중, 하나의 사진을 가지고 테스트를 하게 되면, 그 테스트용 사진이 개인지 고양이 인지 분류한다. model = tf.keras.models.Sequential([ Conv2D( 32, ( 3,3 ), activation='relu', input_shape= ( 300, 300, 3 ) ), MaxPool2D( 2, 2 ), Conv2D( 64, ( 3,3 ), activation='relu' ), MaxPool2D( 2, 2 ), Conv2D( 128, ( 3,3 ), activation='relu' ), MaxPool2D( 2, 2 ), Flatten()..
2021. 3. 2.