[3] Keras Mnist CNN Regression
MNIST 데이터베이스 (Modified National Institute of Standards and Technology database) - 손으로 쓴 숫자들로 이루어진 대형 데이터 베이스 - 기계학습분야의 트레이닝 및 테스트에 널리 사용된다 유명한 MNIST 데이터를 사용한 코드이다. 인터넷에는 분류만 많이 있지 regression은 없어 구현해 보았다. 결과값 [[6.7332497]] 눈에 보이는 값 7 ====> 오차가 별로 나지 않는다. 전체코드 github https://github.com/YoujeongPark/mnist_regression_ex YoujeongPark/mnist_regression_ex Contribute to YoujeongPark/mnist_regression_ex ..
CNN을 통해서 기본적인 regression을 하는 방법을 설명하겠다. 기본적으로 python에서 숫자를때 차원을 제대로 고려하는 것이 중요하다. 데이터 셋은 다음과 같다. 1 2 3 # define dataset X = array([[10, 20, 30], [20, 30, 40], [30, 40, 50], [40, 50, 60]]) y = array([40, 50, 60, 70]) Colored by Color Scripter cs 위의 데이터 셋은 차원을 아는 것이 중요하다. X데이터의 경우 차원이 (4,3,1) Y데이터 경우 차원이 (4,)이 도출된다. 왼쪽 4라는 숫자를 맞춰주어야 한다. 1 2 print("X.shape", X.shape) #X.shape (4, 3, 1) print("Y.sha..
케라스를 이용하여 하는 mlp 기본 예제 코드이다. 기본적인 데이터는 다음과 같다. X : [10,20,30] -> Y : [40,50] 1 2 X = array([[10, 20, 30], [20, 30, 40], [30, 40, 50], [40, 50, 60]]) y = array([[40, 50],[50,60],[60, 70],[70,80]]) cs 100개의 뉴런을 사용하여 output을 두개 도출한다. 이때 데이터는 3개이기 때문에 input_dim = 3으로 도출되고 Dense(2)로 설정한다. optimizer은 adam으로 설정하였고 회귀이기 때문에 loss는 mse로 설정하였다. 1 2 3 4 5 6 7 # define model model = Sequential() model.add(De..
python - matplot(1) 기본
1. Deep learning에서 CNN은 학습하거나 TEST 하려는 이미지의 크기가 모두 동일해야 함 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 from PIL import Image import numpy as np img = Image.open("colorwheel.png") pix1 = np.array(img) # 이미지 1의 pixel 값 width, height = img.size # 이미지의 width와 height print(width, height) resize_image = img.resize((500, 1000)) # 이미지 resize pix2 = np.array(resize_image) width, height = resize_ima..