aug 02, 2019
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매트랩 cnn 예제

최적화 프로그램은 학습 속도를 제어합니다. 우리는 우리의 옵트미저로 `아담`을 사용할 것입니다. Adam은 일반적으로 많은 경우에 사용하기에 좋은 최적화 프로그램입니다. adam 최적화 프로그램은 교육 전반에 걸쳐 학습 속도를 조정합니다. 모델이 테스트 데이터에 대해 만든 실제 예측을 보려면 예측 함수를 사용할 수 있습니다. 예측 함수는 10개의 숫자가 있는 배열을 제공합니다. 이 숫자는 입력 이미지가 각 숫자(0-9)를 나타내는 확률입니다. 숫자가 가장 많은 배열 인덱스는 모델 예측을 나타냅니다. 각 배열의 합은 1과 같습니다(각 숫자는 확률이기 때문에).

VGG-16의 기본 아이디어는 보폭이 1인 3X3 필터가 있고 항상 동일한 패딩을 사용하는 컨볼루션 레이어를 갖는 데 중점을 둔 훨씬 간단한 네트워크를 사용하는 것이었습니다. 최대 풀 레이어는 필터 크기가 2이고 보폭이 2인 각 컨볼루션 레이어 후에 사용됩니다. VGG-16의 아키텍처를 살펴보겠습니다: 마찬가지로 전체 이미지를 통해 컨볼루싱하고 4 X 4 출력을 얻을 수 있습니다. 연구 논문에 따르면 ResNet은 다음과 같이 구성됩니다: 컨볼루션에서는 입력을 통해 컨볼루션하면서 매개 변수를 공유합니다. 이 것의 직관은 이미지의 한 부분에서 도움이되는 기능 감지기가 이미지의 다른 부분에서도 유용하다는 것입니다. 따라서 단일 필터는 전체 입력에 걸쳐 컨비브화되므로 매개 변수가 공유됩니다. 이 게시물은 예외적입니다. 풍부한 정보와 통찰력. 독특한…

구글은이 게시물을 사랑 … 사실 나는 검색을 통해 그것을 발견했다. 당신은 내 연구 의도를 만족. 정말 많은 에릭 윌슨 @moonmarketing 마지막으로, 우리는 전체 비용 기능을 얻기 위해 콘텐츠와 스타일 비용 기능을 결합 할 수 있습니다 감사합니다 : 그것은 더 큰 네트워크이기 때문에, 매개 변수의 수는 또한 더 있습니다. 먼저, 우리는 주로 단순히 몇 가지 시작 변수를 제거 하 고 일괄 처리 크기를 수정 거 야 128: 컴퓨터 픽셀을 사용 하 여 이미지를 참조. 이미지의 픽셀은 일반적으로 관련이 있습니다. 예를 들어 특정 픽셀 그룹은 이미지 또는 다른 패턴의 가장자리를 나타낼 수 있습니다. 회선은 이미지를 식별하는 데 도움이이것을 사용합니다. 감사합니다! 나는 NN에 새로운, 당신의 게시물은 나에게 큰 도움이됩니다! 1 X 1 컨볼루션이 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.

28 X 28 X 192 입력이 있고 32개의 필터를 사용하여 1 X 1 컨볼루션을 적용한다고 가정해 보겠습니다. 그래서, 출력은 28 X 28 X 32 될 것입니다 : 굉장, 오른쪽?! 이 기사에서는 콘텐츠 이미지를 `C`, 스타일 이미지는 `S`로, 생성된 이미지는 `G`로 표시합니다. 신경 스타일 전송을 수행하려면 ConvNet의 여러 계층에서 기능을 추출해야 합니다. || f(A) – f(P) || 2 <= | | f(A) – f(N) || 2 || f(A) – f(P) || 2 – | | f(A) – f(N) || 2 <= 0 매우 심층적인 네트워크를 교육하면 그라데이션이 사라지고 폭발하는 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 어떻게 처리합니까? 한 계층에서 활성화를 수행하여 네트워크에서 훨씬 더 깊은 다른 계층에 공급하는 건너뛰기 연결을 사용할 수 있습니다. ResNet에는 더 깊은 네트워크를 교육하는 데 도움이 되는 잔류 블록이 있습니다. 우리는 지금 한 단계 올라갈 것입니다. 컨볼루션 및 풀링 레이어가 있는 컨볼루션 신경망의 작동 방식을 살펴보겠습니다.

모양 32 X 32 X 3의 입력이 있다고 가정합니다: `add()` 함수를 사용하여 모델에 레이어를 추가합니다. 대부분의 코드 구조는 다르지만 TensorFlow CNN 자습서의 변수 / 매개 변수 이름과 동일한 변수 / 매개 변수 이름을 유지하려고 노력했습니다.

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