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Deep Learning 01) Neuron ## Neron 뉴런은 딥러닝의 핵심이 되는 개념이다. 뉴론 하나 자체로는 별다른 기능을 할 수 없지만, 여러개의 뉴런이 모여야 진정하게 기능을 할 수 있다. 일단 뉴런의 구조를 살펴보자.  Transfer Learning ## Transfer Learning 기존에 만들어진 모델을 이용하여, 새로운 모델이 조금더 빠르게 학습하고 예측을 더 높이는 방법이다. 실질적으로, CNN을 처음부터 학습시키는 일은 많지 않다. 이 모델은 고려해야할 사항이 많고, (Layer의 숫자, 활성화함수의 종류, 기타 hyper par...- Published on
Pytorch - 08) CIFAR 10 CIFAR 10 는 열가지 단어별 이미지가 있는 데이터 셋이다. 기존에 손글씨를 분류하는 것 보다는 확실히 어려운 작업이 될 것이다.  ## 전처리 작업 ```python import torch import matplotlib.py...- Published on
Pytorch - 07) Convolutional Neural Network (2) 이번에는 코드로 구현해보자. ```python class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 흑백이라 1채널, 20개 특징 추출, filter 크기, stride 1 se...- Published on
Pytorch - 06) Convolutional Neural Network (1) ## Convolutional Neural Network (CNN) ### Fully Connected Layer의 문제점 Convolutional Neural Network (이하 CNN)은 이미지, 비디오, 텍스트, 사운드를 분류하는 딥러닝에서 가장 많이 사용되는 ...