MPR | cnn keras 예제
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cnn keras 예제

cnn keras 예제

당신이 볼 수 있듯이, 각 컨볼루션 후, 출력의 크기가 감소 (이 경우 우리는 32 × 32에서 30 × 30로 가는). 편의를 위해 출력이 입력 레이어와 크기가 같도록 입력 레이어의 경계에 0을 패드하는 것이 표준 관행입니다. 따라서 이 예제에서는 입력 레이어의 양쪽에 크기 1의 패딩을 추가하면 출력 레이어의 크기가 32x32x32로 구현이 더 간단해집니다. 크기 x, 크기 필터의 입력이 있고 보폭을 사용하고 있으며 입력 이미지에 크기 가 0 패딩이 추가된다고 가정 해 봅시다. 그런 다음 출력은 크기 x가 되는 데, 콜백을 만들려면 keras.callbacks.Callback에서 상속되는 상속된 클래스를 만듭니다. 분류기는 가운데 이미지를 올바르게 예측하지만 다른 두 경우에서는 실패합니다. 이러한 이미지에 대해 작동하도록 하려면 서로 다른 위치에 대해 별도의 MlP를 교육해야 하거나 교육 세트에서 이러한 모든 변형이 있는지 확인해야 합니다. 이 예제에서는 3x3x3 필터를 적용할 수 있는 위치가 많기 때문에 30×30 = 900개의 뉴런이 있습니다. 뉴런의 가중치와 편향이 서로 독립적인 기존의 신경망과 달리, CNN의 경우 계층의 한 필터에 해당하는 뉴런이 동일한 가중치와 편향을 공유합니다. 크기 3×3의 커널이 있는 크기 5×5 의 행렬에 대한 컨볼루션 작업의 예는 아래에 표시됩니다:컨볼루션 커널은 활성화 맵을 얻기 위해 전체 행렬위로 미끄러져 있습니다.

https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples Batch_size는 예측 메서드에 보낼 이미지 수를 지정합니다. 이 예제에서는 하나의 이미지만 전송하지만 여전히 지정해야 합니다. 구체적인 예를 살펴보고 용어를 이해해 보겠습니다. 입력 이미지의 크기가 32x32x3이라고 가정합니다. 이것은 깊이 3의 3D 배열에 불과합니다. 이 레이어에서 정의하는 모든 컨볼루션 필터는 입력 깊이와 동일한 깊이를 가져야 합니다. 따라서 깊이 3(예: 3x3x3 또는 5x5x3 또는 7x7x3 등)의 컨볼루션 필터를 선택할 수 있습니다. 크기 3x3x3의 컨볼루션 필터를 선택해 보겠습니다. 따라서 위의 예제를 참조하면 여기서 컨볼루션 커널은 사각형 대신 큐브가 됩니다. 대상 변수를 `핫 인코딩`해야 합니다. 즉, 각 출력 범주에 대해 열이 만들어지고 각 범주에 대해 이진 변수가 입력됩니다.

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