3장 -3절 케라스를 이용한 CNN모델링 PDF자료가 5절 자료와 중복됩니다.^^

안녕하세요 강사님 강의 잘듣고있습니다 fast api 강의 관련으로 질문드리고 싶어 질문남깁니다 현재 대학교 재학하면서 특정 기능을 수행하는 딥러닝 모델을 만든 후에 이를 배포해 웹에서 사용하는 프로젝트를 수행하려하는 중 강사님께서 fast api와 함께 웹 개발을 전체적으로 다루시는 강의를 출시한 것을 확인했습니다 제가 하려는 프로젝트의 방향과 fast api 강의의 내용이 부합할지 여쭙고 싶어 구매한 다른 강의에 실례를 무릅쓰고 이렇게 질문 드립니다 읽어주셔서 감사합니다

안녕하세요 선생님강의 정말 잘 보고 있고요제 많은 질문들에도 너무 성심성의껏 답변 달아주셔서 감사합니다 ㅎㅎBatchNorm이 설계된 의도는 internal covariate shift를 해결하기 위해 제안되었다는 것은 이해했습니다.하지만 실제로는 그렇지 않고 optimization surface를 매끄럽게 해서 학습이 잘된다라고 설명하신 것까지 들었습니다.제가 이해한 바로는 활성화 함수에 들어가는 입력의 분포를 조정해서 학습이 잘되는 위치? 분포를 학습하는 것으로 이해했는데요(sigmoid로 예시를 든다면 더 이상 업데이트가 되지 않아도 될 정도라면 기울기가 saturate되는 부분으로 혹은 업데이트가 많이 되어야 한다면 0부근으로 이동시키는 등의) 정확히 어떤 원인에 의해 surface가 매끄러워지는 효과를 가지게 되는 것인지 궁금합니다..!

안녕하세요 선생님강의 정말 잘 보고 있습니다.Layer Normalization을 보는 중에 입력 데이터를 Normalization하는 것을 통해 scale이나 shift에 robust하게 되는 것까진 이해했습니다.이런 효과가 왜 이미지보다 언어 모델에 더욱 효과적인지 이유를 알 수 있을까요?

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요. 강의 정말 잘 듣고있습니다!resnet을 공부하던 중 궁금증이 들어서 그런데 residual block과 identity block은 같은 말인건가요??

안녕하세요. 좋은 강의 감사합니다. 혹시 시뮬레이션을 윈도우 vivado 프로그램으로 볼 때 따로 방법이 있을까요?값이 high impedance(z) 혹은 x 만 들어와서 질문 드립니다!  안녕하세요 🙂[1. 질문 챕터] : eg) 몇 장, 몇 분 몇 초 쯤. or 수강생 분들이 봤을 때 어디구나?! 할 수 있게 표기 부탁 드려요.[2. 질문 내용] : eg) 질문 내용을 자유롭게 작성해주시면 되겠습니다 🙂[3. 시도했던 내용, 그렇게 생각하는 이유] : eg) 설치영상은 이렇게 시도했는데 안되더라 or 본인의 생각을 적어주세요. (실습 내용 중에 이해가 안되거나 잘못된 내용이 있는데, 이러 이러한 근거로 나는 이렇게 생각합니다.) ================ 다음 내용은 읽어보시고 지우시면 됩니다.=================질문 내용을 작성해주실 때, 위의 3단계로 제가 이해할 수 있게 작성해주시면 정확한 답변을 드릴 수 있을 것 같아요!!현업자인지라 업무때문에 답변이 늦을 수 있습니다. (길어도 만 3일 안에는 꼭 답변드리려고 노력중입니다 ㅠㅠ)강의에서 다룬 내용들의 질문들을 부탁드립니다!! (설치과정, 강의내용을 듣고 이해가 안되었던 부분들, 강의의 오류 등등)이런 질문은 부담스러워요.. (답변거부해도 양해 부탁드려요)개인 과제, 강의에서 다루지 않은 내용들의 궁금증 해소, 영상과 다른 접근방법 후 디버깅 요청, 고민 상담 등..글쓰기 에티튜드를 지켜주세요 (저 포함, 다른 수강생 분들이 함께보는 공간입니다.)서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요.질문글을 보고 내용을 이해할 수 있도록 남겨주시면 답변에 큰 도움이 될 것 같아요. (상세히 작성하면 더 좋아요! )먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.==================

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 어느정도 찾아본 결과 옵티마이저는 최적의 파라미터를 찾아주는 알고리즘을 뜻한다고 합니다.그런데 제가 듣기로는 경사하강법도 비슷한 개념인 것 같습니다.그렇다면 옵티마이저 안에 경사하강법과 monentum, adagrad 등등 다 포함되는 건가요?

zynq z7 10 으로 하고 있는데 어디 크기를 4분의 1로 줄이면 될까요? 수업듣고도 생각나는 부분 건들여봤는데 안되어서 질문드립니다.*defines_cnn_core.vh 파일에서 paramter CI=3, CO=16, KX=3, KY=3 을 다음과 같이 바꾸었습니다. CI=3, CO = 12, KX = 2, KY=2이외에 다른 parameter를 건들여야하는게 맞을까요?안녕하세요 🙂[1. 질문 챕터] : eg) 몇 장, 몇 분 몇 초 쯤. or 수강생 분들이 봤을 때 어디구나?! 할 수 있게 표기 부탁 드려요.[2. 질문 내용] : eg) 질문 내용을 자유롭게 작성해주시면 되겠습니다 🙂[3. 시도했던 내용, 그렇게 생각하는 이유] : eg) 설치영상은 이렇게 시도했는데 안되더라 or 본인의 생각을 적어주세요. (실습 내용 중에 이해가 안되거나 잘못된 내용이 있는데, 이러 이러한 근거로 나는 이렇게 생각합니다.) ================ 다음 내용은 읽어보시고 지우시면 됩니다.=================질문 내용을 작성해주실 때, 위의 3단계로 제가 이해할 수 있게 작성해주시면 정확한 답변을 드릴 수 있을 것 같아요!!현업자인지라 업무때문에 답변이 늦을 수 있습니다. (길어도 만 3일 안에는 꼭 답변드리려고 노력중입니다 ㅠㅠ)강의에서 다룬 내용들의 질문들을 부탁드립니다!! (설치과정, 강의내용을 듣고 이해가 안되었던 부분들, 강의의 오류 등등)이런 질문은 부담스러워요.. (답변거부해도 양해 부탁드려요)개인 과제, 강의에서 다루지 않은 내용들의 궁금증 해소, 영상과 다른 접근방법 후 디버깅 요청, 고민 상담 등..글쓰기 에티튜드를 지켜주세요 (저 포함, 다른 수강생 분들이 함께보는 공간입니다.)서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요.질문글을 보고 내용을 이해할 수 있도록 남겨주시면 답변에 큰 도움이 될 것 같아요. (상세히 작성하면 더 좋아요! )먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.==================

패키징시 이런 문제들이 뜹니다. 해결책에 대해서 여쭤보고싶습니다. [IP_Flow 19-11770] Clock interface 's00_axi_aclk' has no FREQ_HZ parameter. [IP_Flow 19-2187] The Product Guide file is missing. [IP_Flow 19-11888] Component Definition 'xilinx.com:user:cnn_core_test_ci3_co32_v1_0:1.0 (cnn_core_test_ci3_co32_v1_0_v1_0)': IP description "cnn_core_test_ci3_co32_v1_0_v1_0" is not meaningful: same as name or display name

안녕하세요! 양질의 강의를 제공해주신 덕분에 잘 들으며 공부하고 있습니다.다름이 아니라 캐글 노트북 환경에서 계속 실습을 하다가 UX/UI가 변경되어서 그런지 환경이 좀 불편해서 그냥 코랩이나 주피터 환경에서 GPU로 세팅하고 실습해도 상관없을지 궁금해서 질문드립니다감사합니다. - 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

[Pytorch] 파이토치를 활용한 딥러닝 모델 구축섹션 5 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)실습 - CNN model (LeNet-5) Mnist Dataset 분류 강의 중15분 15초 부분 code 실행 시 이미지가 출력되지 않습니다.local(jupyter notebook) 에서도 online(colab) 에서도모두 출려되지 않습니다. 어떻게 하면 되는지요?

안녕하세요.좋은 강의 잘 듣고 있습니다! 중간에 궁금한 점이 생겨서 질문 남깁니다. 현재, 사전 학습된 모델의 가중치를 불러와서 파인 튜닝을 진행하고 있습니다. 이 과정에서 입력 이미지 크기에 따라 실험을 진행중인데, VGG16의 입력 이미지 크기는 기본값이 224x224로 알고 있습니다.  만약, 제가 가진 데이터가 128x128의 형태를 띄고 있는 이미지라면, input_size를 128x128로 구성해줘도 기존의 사전 학습된 가중치를 불러와 쓸 수 있지 않나요? 기존의 DNN과 달리 CNN 모델들은 필터에 가중치를 적용하여 계산하므로 입력 이미지 크기에 상관없이 사전 학습된 가중치를 불러와 사용할 수 있다고 생각합니다.  제가 생각한게 맞는지 궁금해 질문 남깁니다. 감사합니다. 또한, 만약 제 생각이 틀리다면 위와 같이 128x128 이미지를 입력 사이즈로 주었을 때, 모델은 이를 어떻게 224x224로 만들어 학습하는지 궁금합니다. 감사합니다.

안녕하세요. 좋은 강의 감사드립니다. 강의를 모두 수강하고 얻은 지식들을 기반으로 Application을 만들고 싶어 가장 간단한 LeNet-5 모델 연산을 가속하여 Image 인식을 해보고자 합니다. 진행 중 궁금한 점이 있어 질문드립니다. 강의 내에서 AXI Protocol을 사용하여 FPGA의 PS 부분으로 Ref_C 부분을 연산하셨고 PL 부분으로 Weight 값, Feature Map 값 등을 FPGA에 입력해주신 것으로 이해했습니다. 제가 이해한 부분이 맞는걸까요?만약 맞다면 AXI Protocol을 통해 MNIST 데이터셋 등을 넣어주는 과정이 있어야 Image 인식이 될 것 같다는 생각이 드는데 AXI Protocol에 대한 지식을 얻기 위해서는 맛비님의 어떤 강의들을 수강하면 될까요?강의 내에서 제공해주신 Lab Project 코드로 Implementation 결과는 FPGA의 Resource가 대략 7-80% 사용하는 것으로 보여졌습니다. 이게 한 Layer에 대해 그리고 Activation Function이 구현 되지 않았음에도 꽤 많은 HW Resource를 사용하는 것 같은데 강의에서 사용하신 ZYBO Z7-20으로는 하나의 모델 전체 연산을 하기에는 Resource가 부족할까요? 아니면 Pipelining이 되어 있기 때문에 크게 상관이 없을까요?좋은 강의 제공해주심에 감사드립니다!

여기서 네트워크를 구성할 때 맨 마지막에 sigmoid를 태운 후에 마지막에 또 Softmax를 태우는데, 이렇게 할 거면 애초부터 네트워크의 마지막단을 sigmoid가 아닌 softmax를 태우면 되는 거 아닌가요?왜 sigmoid를 거친 후에 softmax를 태워야 하는 것인지 알 수 있을까요?

안녕하세요.먼저 좋은 강의 감사합니다. 강의를 듣는 중에 궁금한 점이 몇가지 생겨 질문 남깁니다.이미지 증강 시, 증강 기법을 너무 많이 적용해도 오히려 성능이 떨어지며, 성능을 봐가면서 기법을 선택해야하는 걸로 알고 있습니다. 근데, 어떤 기법이 적절한지 알지 못하는 상황에서 어떻게 탐색해야할까요? 하나씩 적용하고 성능을 보기에는 기법이 너무 다양해서요배치마다 증강 기법을 적용하는 방식으로 진행중인데, 성능이 계속 이전 대비 떨어지는 현상을 보입니다. 확률을 만져줘야 하나요?(현재 0.5)이미지 증강을 사전에 하여 학습 데이터를 늘리는 사람들도 있던데, 이 사람들은 어떤 의도로 그러시는건지 궁금합니다.감사합니다.

설계독학맛비 지식공유자님, 안녕하세요!인프런 운영팀의 자미라고 합니다.고객센터 통해서, 예비 수강생의 질문이 들어와 제가 대신 여쭤봅니다. 강의 구매 전으로 아래 내용이 필요한 지 여쭤보셨어요.[ 질문 ] hw가속기 강의를 듣기전에 지금 fpga 구입을 해야하는지 궁금하여 문의 드립니다.학교에서 zynq보드랑 fpga보드가 있는데 ps영역도 사용해야하므로, zynq보드를 사용해야할것같은데 저희가 따로 zybo를 구입해야하는지 궁금합니다. 만약 zynq(zedboard)보드로 이용이 가능한지 혹은 외부소자도 따로 구입을 해야하는지 궁금하여 문의글 남깁니다. 감사합니다.+) 세 개 zynq, zybo arty 세 개 중에 추천해주신다면 감사합니다.이라는 내용에 대해 질문해주셔서, 이 부분에 대해 강사님께서 확인 후 답변 남겨주시면 제가 전달해드리도록 하겠습니다.참고로, 저희가 제공하는 [수강 전 문의하기] 라는 기능을 통한다면 수강생이 바로 질문하실 수 있는데요!이 강의는 그 기능을 제공하고 있지 않아 제가 대신 질문을 통해 남기는 점 양해해 주시길 바랍니다. 😃 항상 좋은 지식 나누어 주셔서 감사드립니다.

안녕하세요 선생님시간과 체력이 더 많았으면 좋겠다는 생각이 들 정도로 강의를 너무 재밌게 보고 있습니다Mini batch Gradient Descent 이론 편에서 Mini batch Size에 비례하지 않는다는 설명을 보았는데요.물론 병렬처리를 하기 때문에 정비례하지 않겠지만 GPU에 올릴 수 있는 최대 데이터양이 100개라고 가정한다면 미니배치를 200, 300, .. 이런 식으로 키운다면 미니 배치크기에 따라 비례하는 것은 맞지 않나요?혹시 제가 잘못 생각하고 있다면 말씀해주세요  감사합니다!

혹시 AI 관련 강의도 Zybo Board가 필요한가요?

안녕하세요?: 선생님강의 정말 재밌게 잘 보고 있습니다.강의 내용 중에 Huber Loss는 전미분이 한 번밖에 되지 않는다는 단점을 언급해주셨는데요Gradient Descent를 적용할 때는 weight에 대한 편미분만 적용하기 때문에 역전파 시에는 무관한 거 아닐까요?따라서 Epoch를 2 이상의 숫자를 두고 학습하는데 전혀 지장이 없는 거 아닌가요?왜 전미분이 1번만 된다는 게 단점이 된다는 것인지 이해가 잘 되지 않습니다. 

안녕하세요 맛비님 강의 잘 보고있습니다.🙂[1. 질문 챕터] : lab2 cnn설계 rtl 중 cnn_kernel 부분에 궁금한 점이 있어서 질문드리게됐습니다.  [2. 질문 내용] : eg) 질문 내용을 자유롭게 작성해주시면 되겠습니다 🙂맛비님 솔루션 코드 부분인데,acc_idx가 +1 되는건 1cycle이 지나고 아닌가요?always @(*) begin으로 시작해서 acc_kernel을 0으로 초기화 해주셨고그 아래줄에 r_mul의 인덱스에 해당하는 부분을 for문으로 loop를 돌면서 acc_kernel의 각 인덱스에 값을 할당하는 걸로 보이는데 clk edge 마다 acc_kernel을 0으로 초기화해주는데 아래 for문이 무슨 의미가 있나 싶어 질문하게되었습니다.    [3. 시도했던 내용, 그렇게 생각하는 이유] : eg) 설치영상은 이렇게 시도했는데 안되더라 or 본인의 생각을 적어주세요. (실습 내용 중에 이해가 안되거나 잘못된 내용이 있는데, 이러 이러한 근거로 나는 이렇게 생각합니다.) ================ 다음 내용은 읽어보시고 지우시면 됩니다.=================질문 내용을 작성해주실 때, 위의 3단계로 제가 이해할 수 있게 작성해주시면 정확한 답변을 드릴 수 있을 것 같아요!!현업자인지라 업무때문에 답변이 늦을 수 있습니다. (길어도 만 3일 안에는 꼭 답변드리려고 노력중입니다 ㅠㅠ)강의에서 다룬 내용들의 질문들을 부탁드립니다!! (설치과정, 강의내용을 듣고 이해가 안되었던 부분들, 강의의 오류 등등)이런 질문은 부담스러워요.. (답변거부해도 양해 부탁드려요)개인 과제, 강의에서 다루지 않은 내용들의 궁금증 해소, 영상과 다른 접근방법 후 디버깅 요청, 고민 상담 등..글쓰기 에티튜드를 지켜주세요 (저 포함, 다른 수강생 분들이 함께보는 공간입니다.)서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요.질문글을 보고 내용을 이해할 수 있도록 남겨주시면 답변에 큰 도움이 될 것 같아요. (상세히 작성하면 더 좋아요! )먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.==================