12강 리뷰 1) Dimensionality Reduction 2) Occlusion Experiment 3) Gradient Ascent 4) Texture Synthesis 5) Style Transfer 지금까지는 지도학습(supervised learning)에 대해 배웠다. 지도 학습에는 데이터 x, ...

11강 리뷰 1) detection 2) Classification + Localization 3) segmentation instance segmentation , semantic segmentation What`s going on inside ConvNets? ConvNet 안에서 어떤 일이 일...

Random Seed seed() 괄호 안에 들어가는 숫자는 무슨 의미일까? seed value 숫자 자체는 중요하지 않고 서로 다른 시드를 사용하면 서로 다른 난수를 생성한다는 점만 알면 된다. random seed를 고정한다는 말은 동일한 셋트의 난수를 생성할 수 있게 하는 것이다. np.random.seed(0) np.random.ra...

overfitting 모델이 과적합되면 훈련 데이터에 대한 정확도는 높을지라도, 새로운 데이터 즉 검증 데이터나 테스트 데이터에 대해서는 제대로 동작하지 않는다. 이는 모델이 학습 데이터를 불필요할 정도로 과하게 암기하여 훈련 데이터에 포함된 노이즈까지 학습한 상태라고 해석할 수 있다. overfitting을 막는 방법에는 데이터 양 늘리기 ...

Ensemble 앙상블 학습이란? 앙상블 학습(ensemble learning)은 여러 개의 분류기를 생성하고, 그 예측을 결합하는 것이다. 강력한 하나의 모델을 사용하는 대신 약한 모델 여러 개를 조합하여 정확한 예측할 수 있다. import torch.nn as nn import torch class MyEnsemble(nn.Mod...

Data Augmentation data augmentation 방법은 크게 “기하학 변환”과 “태스크 기반” 확장으로 나뉜다. 기하적 변환은 크기조절, 반전, 자르기, 회전, 이동, 윈도우 분할 등이 있다. 태스크 기반 확장은 데이터를 합성 시 분류에 대한 척도를 고려하여 학습을 수행한다. 물체 인식에 대해 자르기(crop)와 반전(filp...

KFold Cross Validation 교차검증이란 훈련 시 과적합을 막기 위해 사용하는 것이다. 교차검증은 훈련 데이터 셋을 학습 데이터와 검증 데이터 셋으로 분할하고, 훈련 데이터와 검증 데이터 셋을 교차하면서 검증한다. 학습셋과 검증셋을 나눠 반복해서 검증한다. k만큼의 폴드 셋으로 나누어 k번 반복한다. 그렇게 되면 최종 평가는 k만큼의 ...

기본 구조 기본 구조는 다음과 같다. 자세한 내용은 참고 사이트를 참고하길 바란다. Save 기본적으로 모델을 저장하는 일반적인 방법은 내부 상태 사전(internal state dictionary)를 직렬화(serialize)하는 것이다. torch.save(model.state_dic(), "model.pth") print("save pyt...

기본 모델 구조 # imports import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.nn.functi...

1. landmark가 있는 Custom Dataset 일반적이지 않은 데이터셋으로부터 데이터를 읽어오고 전처리하는 튜토리얼 dataset download url : https://download.pytorch.org/tutorial/faces.zip 이 데이터셋은 landmark가 있는 데이터셋이다. Dataset 클래스 len(datase...