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딥러닝 - 더 깊게
더 깊은 신경망으로 아래 그림과 같은 신경망 구현 손글씨 숫자를 인식하는 심층 CNN 3X3 크기의 작은 필터로, 층이 깊어지면서 채널 수가 더 늘어나는 것이 특징이다.(합성곱 계층의 채널 수는 앞 계층에서부터 순서대로 16, 16, 32, 32, 64, 64로 늘어간다.) 그림과 같이 풀링 계층을 추가해 중간 데이터의 공간 크기를 점차 줄여간다. 마지막 단의 완전연결 계층에서는 드롭아웃 계층을 사용한다. 위의 신경망 특징 3x3의 작은 필터를 사용한 합성곱 계층 활성화 함수는 ReLU 완전연결 계층 뒤에 드롭아웃 계층 사용 Adam을 사용해 최적화 가중치 초깃값은 'He의 초깃값' 신경망 정확도는 99.38% 학습된 가중치 매개변수 import sys, os sys.path.append(os.pardi..
2020. 12. 16. 21:58
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