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5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
인풋 이미지의 width과 height가 다를 경우는 어떻게 되나요??
강사님 안녕하세요. 강의 중에 질문이 생겨서 글을 작성합니다.예시에서 224 x 224 처럼 width와 height가 동일하게 가정을 하고 있는데, 만약 224 x 128 같이 width와 height가 다르게 될 경우에도 CNN 필터 사이즈 계산하는 식을 width와 height에 적용해서 계산하면 될까요??예 ) 224 x 224 -> 112 x 112 (width와 height 동일) 224 x 128 -> 112 x 64 (width와 height 다름)
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패딩 질문
flow_from_directory() 이용하여 개와 고양이 판별 모델 학습 및 평가 수행 안녕하세요 선생님 강의를 보면서 궁금한점이 있습니다pre_trained_model를 통해서 데이터를 학습하는 것을 보고 있는데 보다가 궁금한점이 있습니다모델을 통해서 이미지의 사이즈가 계속 감소해서 결국 7,7로 되는 것을 봤는데 padding을 통해서 조금 더 사이즈를 늘리면 성능에 영향이 미칠까요?(아니면 층이 증가함에 따라 이미지가 추상적으로 변화니까 그것에 맞춰 사이즈도 조절해주는건가요...?) 감사합니다
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Functional API
Functional API 이용해서 model.summary 보려니까 boundmethod model 이라고 뜨는데 요약보려면 어떻게해야하나요?
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데이터 라벨값 넣어줄때 질문이 있습니다
안녕하세요 선생님https://www.kaggle.com/datasets/mehradaria/covid19-lung-ct-scans선생님의 자료를 보면서 프로젝트를 하고 있는 학생입니다위의 자료를 통해서 정상폐 또는 코로폐를 구분하려고 하는데해당 데이터에는 라벨값 (0,1)없어서 만들어 줄려고 합니다따라서 제가 사용한 코드는 target = []#폴더경로data_path = os.listdir("C:/Users/shingeon94/Desktop/5_test/data")for i in range (len(data_path)): if "Non-COVID" in data_path[i] : #정상 target.append(0) else: target.append(1) #코로나 질문위와 같이 사용을 하는데 데이터에 label값을 넣어주기전에 test, train, val로 나누어서 위에 같이 만들어야 하나요?아니면 코로나, 정상폐 데이터를 데이터를 폴더 한 곳에 다 넣어서 라벨값을 만들고 데이터를 나누어야 할까요? (그리고 라벨값도 같이 randomstate를 똑같이 만들어서 나누어주기)감사합니다
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dense(100) 질문
CNN을 이용하여 Fashion MNIST 예측 모델 구현하기 안녕하세요 선생님 dense(100)에 대해서 궁금한점이 있습니다강의에서 flatten을 통해서 1차원을 만들고 바로 output을 가지 않는 이유가 정보손실을 막기 위함이라고 하셨는데dense(100)은 어떻게 데이터에 맞게 조절을 해야하나요?->안에 들어가는 숫자값의 최적값은 어떻게 판단해야 하나요?감사합니다
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Pretrained모델의 Fine Tuning(미세조정) 질문
안녕하세요 강의 슬라이드 334페이지, Pretrained모델의 Fine Tuning(미세조정) 에서 질문 있습니다 아래부분 2단계에서 첫번째 꼭지가 "해당 Layer 들을 Unfreeze(trainable=True) 시켜서 학습에서 제외"인데, unfreeze 시키면 학습에 "포함" 이 되는게 맞지 않나요?
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데이터 전처리 질문 array
안녕하세요 선생님cnn을 이용하여 fashion mnlist 예측 모델 구현하기를 보고 연습을 하고 있는데 질문이 있습니다 제가 데이터를 따로 캐글에서 구해서 이미지 파일을 배열로 만드는 것에는 성공을 했습니다. 하지만 선생님의 코딩 함수를 적용하기 위해서 train, test자료를 분리하려고 하는데 보시다 시피 배열 값을 받기 위해서 리스트를 하나 생성해서 append함수로 저장을 해서 다시 배열로 만들어 데이터 분리를 하려고 하면 위와 같이 문제가 발생하는데 어떻게 해야하나요?list를 array로 변환하기 위해서 어떤 조건을 만들어야 하나요? 아니면 array도 list처럼 append같은 형식으로 저장을 할 수 있나요?
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activation을 2번 해주는 이유?
선생님 안녕하세요좋은 강의 항상 감사드립니다. 5번째 주피터 노트북 파일, CIFAR10_Custom_CB_Filters_Decay 을 보면 x = Conv2D(filters=128, kernel_size=3, padding='same', kernel_regularizer=l2(1e-5))(x) x = Activation('relu')(x) x = Activation('relu')(x) x = MaxPooling2D(pool_size=2)(x)이것 처럼 x = Activation('relu')(x) 을 2번씩 써 놓으신 곳이 있더라고요.굳이 activation을 2번 하시는 이유가 있으신가요? 아니면 그냥 custom이 가능하다는 것을 보여주기 위해서 넣으신건가요? (즉, 이걸 지워도 모델 전체에 큰 영향은 없는건가요?) 감사합니다!
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GPU 사용법
선생님 제가 코딩을 KAGGLE CODING이 아닌 주피터로 연습을 하고 있는데 제 컴퓨터의 GPU를 통해서 계산을 하고 싶은데 이건 어떻게 해야하나요?+CUDA에 알맞은 그래픽카드도 설치완료했습니다 Dense Layer로 Fashion MNIST 예측 모델 구현하기 - 검증 데이터를 활용6:40
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기계가 w를 업데이트를 하는 과정
안녕하세요 선생님경사하강법,오차역전파, 편미분, 잔차에 대한 개념은 이해를 했으나 궁금한점이 있습니다기계가 예측오류를 줄이기 위해서 w업데이트를 하는 과정이 잘 이해가가 가지 않습니다예를 들어 가중치들이 초기값 으로 시작했고 나온 출력값과 실제값의 차이가 크면 가중치계수를 줄이고 늘리는 방식이 어떤 과정을 통해서 되는지 아직 잘 이해가 가지 않는데 조금 만 더 쉽게 설명해주실수 있나요?예) w0 = 1, w1 = 5 - > y_hat = 10이고 y = 15이면 5만 큼의 차이가 발생했는데 여기서 5를 줄이기 위해서 어떻게 w가 업데이트 되는지 이해가 가지 않습니다
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Xception 같은 경우 동결은 어떻게 해야될까요?
Xception 모델 같은 경우 어디 layer 까지 trainable를 False로 지정해야 될까요?
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최근 등장한 CNN 아키텍처
강의 중에 나오는 최근 모델은 2017년 SENet 즈음이 마지막으로 나오는데구글링을 해봐도 SENet이 등장한 2017년이 최근 모델로 나오더라구요그나마 2019년 ResNeXt50 정도가 있는 거 같은데최근 3년 2020~2022년 사이에 개발된 CNN 모델이 있을까요?이러한 최신 CNN 경향은 어디서 확인하나요?
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클래스 질문
안녕하세요. 강사님. 제가 이번 실습을 기반으로 병해충 진단 모델을 구축중입니다. 이에 대해 질문사항이 있어 질문드립니다.efficientNet모델로 딥러닝 모델을 만들고 있습니다. 총 16개의 병해충에 걸린 식물을 구분하는 모델입니다. output layer에서 최종적으로 예측하고 나온 16개의 확률값중에 가장 큰 확률값의 index가 4라고 할때 이게 어떤 식물인지 어떻게 아는건가요?..
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AWS sagemaker을 이용하여 실습시 CIFAR10 데이터세트 문제점
안녕하세요~~친절하고 자세한 강의 잘 듣고 있습니다~ ㅎㅎCIFAR10 데이터세트를 이용하여 CNN 모델 구현 실습 - 01 강의에서 저는 AWS sagemaker를 이용하여 실습코드를 따라해 보고 있는데 거기서는 CIFAR10 데이터세트를 download하면 아래와 같이 됩니다 ㅠㅠ어떻게 해야 할까요??train dataset shape: (50000, 3, 32, 32) (50000, 1)
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tensorflow 와 pytorch 차이
안녕하세요 교수님, 질문이 있습니다.tensorflow와 pytorch 차이에 대해서 인데요,,tensorflow가 가독성(?)이 좋고 간편하게 사용할 수 있고torch의 경우에는 모델을 구성하는 내부 코드를 직접 구현할 수 있어서 좋다고 하는 것 같은데사실 입문자 입장에서는 tensorflow가 간결해 보이긴 해서요,둘 사이에 성능이라던지.. 차이가 어떤게 있나요?
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데이터 증강(Augmentation) 기법 관련 질문
안녕하세요 강사님!데이터 증강 관련해서 2가지 질문이 있습니다.먼저, 제가 다루고 있는 이미지 데이터가 ok/ng 2분류 데이터인데, ng 데이터가 적은 불균형 데이터입니다.강의에서 설명해주신 데이터 증강은 불균형보단 데이터셋 전체 크기가 작은 상황을 가리키는 것 같은데요. 가지고 있는 데이터가 불균형을 이룰 경우 데이터 증강을 어떤 식으로 사용해야 하는지 궁금합니다.ng 데이터만 따로 증강을 적용해서 해당 이미지들을 저장하여 학습시켜야 할까요?두 번째 질문은..데이터 증강을 적용했을 때 얼마나 더 많은 이미지를 변형시켜 만들어내는지는 model을 학습시킬 때 지정한 파라미터 epochs를 통해 판단하면 되나요?ImageDataGenerator를 통해 변형을 시켰지만, 얼마나 더 많은 이미지를 만들어냈는지는 잘 모르겠습니다.
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데이터셋 질문입니다!
안녕하십니까 추석을 잘 쉬셨는지요? 다름이 아니라 이제는 제가 준비한 데이터를 캐글에서 돌려보고 싶은데 캐글에다가 저의 데이터를 넣는 방법을 잘 모르겠습니다. 구글링을 해도 데이터셋을 내려받는 방법밖에는 안 보여 이렇게 질문을 드립니다.
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예측
안녕하세요.선생님께서 강의를 최대한 쉽게 설명해주시려고 애쓰시는 것 같은데, 제가 부족함이 많아 이해를 못하는 부분이 아직 많습니다.직접 해보면 좀 이해가 갈까 싶어서 이리저리 적용을 해보고 있는 상황인데요, 막히는 부분이 있어서 질문드립니다! Breed Dataset 에서 저희가 예측할 때는 testdata 라벨이 있었지만,plant pathology와 같이 Breed dataset에도 test data에 라벨이 없다는 상황이라고 가정한다면..예측할 때 아래와 같이 label자리(?)에 None이나 labels=None을 쓰면 된다고 생각했는데test_ds = Breed_Dataset(test_path, None, image_size= ............................)xception_model.predict(test_ds) 단순한 생각이었던 것 같고, 아무리 생각해도 잘 모르겠어서 질문드립니다. 감사합니다.
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cifar100 이미지 저장하고 불러오는 방법?
선생님 안녕하세요 좋은 강의 감사합니다. cifar100 이미지를 사용해서 모델을 돌려보고 싶은데, 매번 다운받으려니 시간이 너무 오래걸리더라고요 혹시 cifar100 이미지를 다운받아놓고 불러다 쓸 수 있는 코드가 있을까요? 인터넷을 찾아보니 pickle 이런것을 사용해서 풀기는 하는데, batch 마다 풀거나, 아니면 코드가 너무 복잡해서 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = cifar10.load_data() 이렇게 딱 한줄로 푸는 방법을 알려주시면 정말 감사하겠습니다!
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Conv2D 이후 Activation 2번 사용
Conv 레이어 다음에 활성화 함수를 2번 사용했는데 제가 놓친건지 왜 2번 사용한건지 궁금합니다.