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단어 변경 1차 인자→인수 인풋→입력 (인풋의 형태→인풋 형태) (디폴트 인풋 사이즈 → 기본 입력 크기) (인풋 채널→입력 채널) 아웃풋→출력(값) (4D 텐서 출력, 모델의 출력값 등) 텐서플로우→Tensorflow 글로벌 → 전역(전역 평균값 풀링) 레이어 → 층(중간 층, 컨볼루션 층, 완전연결층) Dense 레이어 -> 완전연결층
컨볼루션->합성곱 인풋->입력
Denny-Hwang
reviewed
Oct 28, 2019
| @@ -20,11 +20,11 @@ | |||
| - [DenseNet](#densenet) | |||
| - [NASNet](#nasnet) | |||
|
|
|||
| 위의 아키텍쳐 전부는 모든 백엔드(TensorFlow, Theano, and CNTK)와 호환가능하고, 인스턴스화 시 `~/.keras/keras.json`의 케라스 구성에 세팅된 이미지 데이터 포멧에 따라 모델이 만들어집니다. 예를 들어, 만약 `image_data_format=channels_last`로 세팅이 되어있다면, 이 리포지토리에서 불러온 모든 모델은 "Height-Width-Depth"의 텐서플로우 데이터 포맷 형식에 따라서 만들어집니다. | |||
| 위의 아키텍쳐 전부는 모든 백엔드(TensorFlow, Theano, and CNTK)와 호환가능하고, 인스턴스화 시 `~/.keras/keras.json`의 케라스 구성에 세팅된 이미지 데이터 포멧에 따라 모델이 만들어집니다. 예를 들어, 만약 `image_data_format=channels_last`로 세팅이 되어있다면, 이 저장소에서 불러온 모든 모델은 "Height-Width-Depth"의 Tensorflow 데이터 포맷 형식에 따라서 만들어집니다. | |||
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위의 아키텍쳐는 모든 백엔드(TensorFlow, Theano, and CNTK)와 호환가능하고, 인스턴스화 될 때 ~/.keras/keras.json의 케라스 구성에 세팅된 이미지 데이터 포멧에 따라 모델이 만들어집니다.
- 아키텍쳐 전부는 -> 아키텍쳐는
- 인스턴스화 시 -> 인스턴스화 될 때
라고 수정해 보았습니다.
Denny-Hwang
reviewed
Oct 28, 2019
| for layer in base_model.layers: | ||
| layer.trainable = False | ||
|
|
||
| # 모델을 컴파일합니다 (*꼭* 레이어를 학습불가 상태로 세팅하고난 *후*에 컴파일합니다) | ||
| # 모델을 컴파일합니다 (*꼭* 층을 학습불가 상태로 세팅하고난 *후*에 컴파일합니다) |
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학습불가 상태-> 학습불가 상태(layer.trainable = False)
'학습불가 상태'라는 말만 보면 이해하기 어려울 것 같으므로
이렇게 위에 있는 코드를 같이 써주면 더 이해하기 좋을 것 같은데 어떻게 생각하시나요?
Denny-Hwang
reviewed
Oct 28, 2019
| model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy') | ||
|
|
||
| # 모델을 새로운 데이터에 대해 몇 세대간 학습합니다 | ||
| # 모델을 새로운 데이터에 대해서 몇 에폭 학습합니다 |
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새로운 데이터에 대해서 -> 새로운 데이터를 이용하여
Denny-Hwang
reviewed
Oct 28, 2019
| # 레이어 이름과 레이어 인덱스를 시각화하여 | ||
| # 얼마나 많은 레이어를 고정시켜야 하는지 확인합니다: | ||
| # 층의 이름과 층의 인덱스를 시각화하여 | ||
| # 얼마나 많은 층을 고정시켜야 하는지 확인합니다: | ||
| for i, layer in enumerate(base_model.layers): | ||
| print(i, layer.name) | ||
|
|
||
| # 가장 상위 2개의 inception 블록을 학습하기로 고릅니다, |
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블록을 학습하기로 고릅니다 -> 블록을 학습하기위해 선택합니다
or
블록을 학습하기로 고릅니다 -> 블록을 학습합니다
Denny-Hwang
reviewed
Oct 28, 2019
| @@ -193,9 +193,9 @@ model = InceptionV3(input_tensor=input_tensor, weights='imagenet', include_top=T | |||
| | [NASNetMobile](#nasnet) | 23 MB | 0.744 | 0.919 | 5,326,716 | - | | |||
| | [NASNetLarge](#nasnet) | 343 MB | 0.825 | 0.960 | 88,949,818 | - | | |||
|
|
|||
| 상위-1과 상위-5 정확성은 ImageNet의 검증 데이터셋에 대한 모델의 성능을 가리킵니다. | |||
| 상위-1과 상위-5 정확도은 ImageNet의 검증 데이터셋에 대한 모델의 성능을 가리킵니다. | |||
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단어 변경 1차
기본적인 치환으로 수정가능한 단어 위주로 업데이트하였습니다.