케라스 cnn 예제

또한 우리는 텐서 플로우에서와 같은 어떤 가중치 또는 바이어스 변수를 선언 할 필요가 없습니다, Keras는 우리를 위해 밖으로 정렬합니다. 다음 두 줄은 Keras의 Dense() 레이어를 사용하여 완전히 연결된 레이어를 선언합니다. 다시 말하지만, 그것은 매우 간단합니다. 먼저 아키텍처에 따라 ReLU 함수에 의해 활성화된 1000개의 노드를 지정합니다. 두 번째는 클래스 수의 크기인 소프트 최대 분류 또는 출력 계층입니다(이 경우 10개의 가능한 손으로 쓴 숫자). LabelBinarizer의 scikit 학습 구현은 두 클래스에서만 작동하지 않습니다. 대신 Keras에 포함된 «np_utils.to_categorical» 함수를 사용해야 합니다. 또한 이진 크로스 엔트로피에 대한 범주 교차 엔트로피를 교환해야합니다. 시작하는 데 도움이 되도록 이 게시물을 참조하세요. 이전 게시물에서 자신의 교육 데이터를 수집하는 방법에 대해 설명합니다. 당신이 에 댓글을 다는 게시물은 Keras와 CNN에 대한 소개를 의미합니다.

실제 데이터로 자료를 고급으로 처리하려면 실제 데이터에 대한 심층 신경망 교육에 900 페이지 이상의 콘텐츠가있는 Python을 사용하여 컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝 을 친절하게 참조할 것입니다. 아드리안 좋은 게시물, 내가 기대하고있다 뭔가. 어떻게 h5 형식으로 케라스 모델을 저장합니다.? 정말 시원하고 훌륭한 작품! 블렌더 환경에 설치된 케라스와 OpenCV와 관련된 일부 취미 작업을 시작하려고합니다. 이전 자습서에서는 TensorFlow를 사용하여 MNIST 필기 숫자 데이터 집합을 분류하는 컨볼루션 신경망(CNN)을 만드는 방법을 설명했습니다. TensorFlow는 많은 힘과 유연성을 갖춘 훌륭한 도구입니다. 그러나 빠른 프로토타이핑 작업을 위해 약간 자세한 내용이 될 수 있습니다. 케라스와 이 케라스 자습서를 입력합니다. Keras는 TensorFlow 또는 Theano를 통해 운영되는 상위 수준의 라이브러리이며 딥 러닝 네트워크 구축 프로세스를 스트리밍하기 위한 것입니다. 실제로 TensorFlow의 이전 자습서에서 약 42줄*에서 수행한 작업은 Keras에서 11줄*로만 복제할 수 있습니다. 이 Keras 자습서에서는 이 작업을 수행하는 방법을 보여 줄 것입니다. 나는 그것이 사진에서 여러 개체를 분류 할 수 있는지 궁금했다 (그것에 여러 포켓몬이있는 이미지?) 좀 https://www.pyimagesearch.com/2017/10/16/raspberry-pi-deep-learning-object-detection-with-opencv/ 다른 좋은 게시물 중 하나에처럼, 나는 케라스를 사용하여 훈련 모델을 사용하여? 그림 5: 다시 말하지만, 우리의 Keras 딥 러닝 이미지 분류기는 입력 이미지 [이미지 소스]를 올바르게 분류 할 수 있습니다 다음 우리는 64 출력 채널과 또 다른 컨볼루션 + 최대 풀링 레이어를 추가합니다. Conv2D() 함수의 기본 보폭 인수는 Keras의 (1, 1) 이므로 그대로 둘 수 있습니다.

Keras의 기본 보폭 인수는 풀 크기와 동일하게 만드는 것이므로 다시 한 번 그대로 둘 수 있습니다. 마지막으로 유효성 검사 또는 테스트 데이터를 맞춤 함수에 전달하여 Keras가 모델에서 evaluate() 실행 시 메트릭을 테스트할 데이터를 알 수 있도록 합니다. 당분간 콜백 인수를 무시하십시오 . 그림 2: «SmallerVGGNet»이라고 불리는 VGGNet과 같은 네트워크는 Keras를 사용하여 딥 러닝 분류자 교육을 하는 데 사용됩니다. 이 네트워크 아키텍처 다이어그램의 전체 해상도 버전은 여기에서 찾을 수 있습니다. 방대한 데이터 집합에서 심층 신경망을 교육하는 것은 정말 시간이 많이 걸립니다. Keras를 사용하여 특정 시대와 반복에서 시작하여 교육을 재개할 수 있는 방법이 있습니까? 먼저 모듈을 가져옵니다 – 그들은 모두 Keras에서 온 것을 알 수 있습니다. 이들 각각은 파이썬으로 컴퓨터 비전을위한 딥 러닝을 읽는 과정에서 광범위하게 다루어지고 있습니다.