월 22,000원
5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
질문있습니다.
만약 데이터의 수가 500이고 배치사이즈가 10이면 10개의 미니배치 경사하강법으로 500/10 번의 가중치를 업데이트 하는건가요??
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kaggle 셀 런 후, 에러
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. [개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드 강의 중에, kaggle 에서 발생하는 에러 코드가 어떤건지 궁금합니다!
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1 x 1 convoultion 관련하여 질문 드립니다
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 항상 수강자의 눈높이에 맞추어 좋은 강의 해주셔서 감사드립니다! 인셉션의 1 by 1 컨볼루션 강의 수강중에 궁금한점이 있어 질문드립니다. 인터넷에서는 1 by 1 컨볼루션이 fully connected layer와 같은 역할을 한다고 하던데 아래 사진처럼 이런식으로 연산이 이루어지는게 맞나요? 그럼 weight matrix가 총 2번 곱해진후 relu를 통해 1개의 값으로 요약된다는걸로 이해하면 되는걸까요?
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ResNet에서 1x1을 나중에 사용한 이유가 무엇일까요??
안녕하세요 ResNet part 강의를 듣다가 질문 드립니다. 1x1이 연산량과 parameter에서 이득을 가지는데 왜 ResNet의 층이 낮을때는 사용을 하지 않았나요??(50층 이하) 낮은층 에서부터 1x1를 쓰는게 좋지 않나요? VGG에서 1x1 를 쓰지 않았기 때문에 그랬을까요
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모델에 대하여 질문이 있습니다.
Dog image classification을 하는데 모델을 Xception과 EfficientNet b0, b1 으로 예시를 보여주셨는데요. VGG, ResNet, Inception, MobileNet, DenseNet, NASNetMobile 의 다른모델들도 있는데 Xception 과 EfficientNet b0, b1 을 개 이미지 사진 분류에 사용하신 이유가 있으시면 좀 알려주셨으면 합니다. 그리고 EfficientNet 모델 종류가 b0~b7 까지 있더라구요. 차이점이 어떻게 되는지요? 수업 잘듣고 있습니다. 감사합니다!
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Tensorflow 2.x로 만든 모델의 중간 출력값들을 Numpy array로 변환하는 방법
안녕하세요! 공부를 하다가 중간에 궁금한 점이 생겨 질문드립니다! Tensorflow 2.x 버전으로 만든 모델을 학습(fit) 시킨 후에 중간 레이어들의 출력값들을 관찰하고 싶은데요! 그래서 tf.Tensor 에서 Numpy array 로 변환시켜서 보려고 했는데, 어려움이 생겨 질문드립니다. 우선 아래 코드를 보시면 하나는 그냥 tf.Constants 로 정의한 텐서이고 나머지 하나는 모델의 중간 레이어 출력값의 텐서입니다. 그런데 두 개 중 tf.Constants 로 정의한 텐서는 numpy() 메소드를 활용해서 넘파이 배열로 변환이 가능한데, 모델의 중간 출력값 텐서는 numpy() 메소드가 존재하지 않더라구요.. 그래서 두 개의 타입을 비교해보니 아래 처럼 서로 다른 클래스 이더라구요.. 아래 그림을 보시면 아시겠지만 tf.Constants로 정의한 텐서는 tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor 라는 클래스인 반면, 모델 중간 레이어의 출력값 텐서 클래스는 tensorflow.python.framework.ops.Tensor 입니다. 구글링을 해보니 비슷한 문제를 겪은 질문들이 있었지만 명쾌한 해결책을 찾을 수는 없었습니다.. 혹시 tensorflow.python.framework.ops.Tensor 클래스를 갖는 텐서를 넘파이로 변환하는 방법을 아시는지 문의드립니다!
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안녕하세요 질문있습니다.!
안녕하세요 Pretrained model을 활용한 전이학습에서 질문이 있습니다. 기존 학습된 resnet같은 모델의 weight를 가져온다고 하셨는데 이때 해당 모델에 사용되지 않은 이미지나 학습시 데이터와 전혀 다른 음성 데이터 같은 경우를 classify하는 task에도 전이학습이 도움되는 생각해본다면 기존 거대 it기업들의 pretrained model이 그만금 feature extraction을 잘해서 그렇다고 봐도 될까요?? 즉, pretrained model의 학습에 사용되지 않은 class들을 분류할때도 pretrained model이 뛰어난 성능을 보이는 이유가 무엇인지 궁금합니다.
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안녕하세요. 질문있습니다.
증강기법쪽 강의를 들으면서 이미지 제너레이터가 나왔는데요 ㅎㅎ 만약 증강기법을 안쓴다고 하면 이미지 제너레이터를 안써도 상관없을까요?? file을 읽어와서 batch로 만들어 준다는 점에서 제너레이터를 썼을때 안썼을때가 차이가 많이 나는지요?? 연구하고 있는 분야에서 대용량 파일을 읽어올때 제너레이터를 쓰지 않고 강의 앞부분의 방식으로 데이터를 불러서 numpy array로 변형해서 사용하고 있는데 이것을 제너레이터로 바꿔야 효율적인지 고민입니다. ㅎㅎ
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강사님 CNN에 입력하는 이미지 데이터에 대한 질문이 있습니다.
색이 있는 이미지 데이터는 3개의 채널을 가지고 각각의 채널에 2차원 형태의 평면에 각 픽셀값들이 있는 형식으로 알고 있는데 image = cv2.cvtColor(cv2.imread(image_name_batch[image_index]), cv2.COLOR_BGR2RGB) 위의 해당 코드로 파일형식의 데이터를 이미지화 시켰을 때, 아래 처럼 3개의 채널이 아니라 다수의 채널이 있음을 확인하였습니다. 제가 이해한 부분이 잘못된건지 잘 모르겠어서 질문을 드리게 되었습니다. [[[191 233 167] [191 233 167] [191 233 167] ... [170 220 157] [169 219 156] [169 219 156]] [[191 233 167] [191 233 167] [192 234 168] ... [170 220 157] [169 219 156] [169 219 156]] [[191 233 167] [192 234 168] [192 234 168] ... [170 220 157] [169 219 156] [169 219 156]] ... [[186 192 156] [186 192 156] [186 192 156] ... [192 195 164] [192 195 164] [192 195 164]] [[186 192 156] [186 192 156] [186 192 156] ... [191 194 163] [191 194 163] [191 194 163]] [[186 192 156] [186 192 156] [186 192 156] ... [191 194 163] [191 194 163] [191 194 163]]]
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안녕하세요. 교수님
안녕하세요 교수님 이제 막 딥러닝 공부 시작 한 학생입니다. 혹시 교수님께서 작성하신 plant pathology 코드에 테스트 데이터로 제가 가지고 있는 이미지를 캐글에 업로드해서 할 수 있는 방법이 있을까요??? 바쁘실텐데 전반적인 이해없이 질문 드려 죄송합니다 ㅠㅠㅠ
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batch size
안녕하세요 강의 듣다가 질문이 생겼는데 batch size가 커지면 왜 gpu에서 계산속도가 빨라지나요? 데이터 개수가 커지면 느려져야 정상아닌가요?
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권철민 교수님 질문이 있습니다.
안녕하세요, 교수님. 이번 강의를 수강하면서 궁금한 점이 생겨 이렇게 글을 올리게 되었습니다. 그냥 받아들여도 될 것 같긴한데, 혹시 제가 잘못 알고 있는 부분이 있을까봐 실례를 무릅쓰고 질문을 드립니다ㅠ 다름이 아니라 고양이 사진의 shape을 확인해보니 channel의 갯수가 3개였고, 이 3개가 RGB임을 확인했습니다. 실제로 이 RGB를 확인해보고 싶어서 imshow로 확인해보았는데 거의 같은 색을 보였습니다. 혹시 이게 정상인걸까요..?
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질문있습니다.
여러번 실험 함으로써 감을 익힌다고 하셨는데 한번 실행하는데 거의 1시간가까이 걸리는데 어떻게하면 좀더 효율적으로 경험을 쌓아갈수 있을까요 ??
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안녕하세요! 권철민 교수님! 질문이 있습니다!
안녕하세요, 교수님. 필터수와 층 깊이 변경에 따른 모델 성능 비교를 직접 수행해보면서 이상적인 값이 나오지 않아서 질문을 드리게 되었습니다. 우선, 필터수와 층 깊이가 깊어짐에 따라 성능이 좋아져야하는데 3번 정도 학습을 시켜 그래프로 도시해본결과, 정확도면에서는 필터수를 늘리고 깊이가 깊은 모델이 더 성능이 좋아지만, loss면에서는 그렇지 못했습니다. 이 문제점이 어떠한 이유 떄문인지 아니면 원래 시각적으로는 확인해보기 힘든 부분인지 궁금하여 질문을 드리게 되었습니다. 재미있고 계속 듣고 싶어지는 강의 올려주셔서 정말 감사합니다.
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질문있습니다.
shortcut에서 Conv2D(filter3, (1, 1), strides=strides...) 이부분에 28*28 라고 가정할시 strides가 (2, 2)이고 kerner_size가 (1, 1)이면 커널 사이즈보다 더 많이 움직이는데 데이터 손실이 발생하진 않나요???
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con2D 1*1 과 conv1D layer에 대하여 질문이 있습니다
안녕하세요! 강의를 듣다가 1*1 convolution을 듣다가 생각이 난건데 제가 일전에 시계열분석을 할때 cnn의 conv1d layer와 lstm을 섞어서 모델을 만든적이 있었는데, conv1d와 conv2d의 1*1 필터를 씌운 convolution이 동일한 것인지 궁금합니다!
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안녕하세요. 질문이 있습니다.
교수님, 안녕하세요. 현재 교수님의 강의를 수강하면서 딥러닝을 공부하고 있는 전기전자공학 학부생입니다. 교수님 덕분에 하고 싶었던 분야에 대한 공부를 재밌고 알차게 하고 있어서, 질문 전에 인사를 드립니다ㅎ 별거는 아니지만 그래도 습관을 제대로 잡고 싶어서 여쭤봅니다. 제가 다른 책으로 머신 러닝 공부를 한 적이 있는데 그 책에서는 train_test_split을 하면서 train_input, train_target, test_input, test_target으로 데이터를 분리하였습니다. 교수님의 강의인 머신러닝 완벽가이드를 들으면서도 항상 위와 같이 데이터를 분리해왔습니다. 이 부분이 나중에 공부를 하면서 헷갈리게 하는 부분이 있거나 방해가 된다면 알려주신대로 train_images, train_labels로 분리를 하고자 하는데 크게 지장이 없을까요???
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쿠키런 오븐브레이크
안녕하세요 쿠키런 오븐브레이크서 빵터지고 갑니다 (바탕화면에 깔려있으시더라구요). 아 그리고 선생님 외국에서 선생님 강의 정말 잘보고 있습니다. 제가 LinkedIn 친추 보냈는데 혹시 LinkedIn 계정 관리하고 계신가요 ? 감사합니다 ㅎㅎ
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교수님꼐 질문이 있습니다!
안녕하세요! 이번에 권철민 교수님 강의를 처음 들었는데 제가 부트캠프도 다니고 여러 인강도 들었는데, 그중 교수님 강의가 가장 단언 최고라고 생각이 들었습니다. 강의를 들으면서 전율이 들 정도였어요!! 우선 이 가격에 강의를 들을수 있게 해주셔서 너무 감사드립니다! 제가 이번 프로젝트로 시계열GAN 을 사용하게 되었는데, GAN에 대한 개념만 유튜브로 배우고 실습을 경험해보지 못하였는데 혹시 교수님의 opencv 강의에서 gan또한 다루는지 궁금합니다..! 새해 복 많이 받으세요!
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2.4 버전으로 작성된 강의라고 하셨는데...
지금 캐글노트북 텐서플로우 버전은 2.6.2인데 강의 듣는데 지장이 없을까요?