GCP에서 돈을 들이지 않고 Stylegan2의 Finetuning

Finetuning (transfer learning)은 학습된 모델을 바탕으로 하여 원하는 타겟에 대해 다시 학습시키는 기술. 올바른 모델을 선택하면 1에서 학습시키는 것보다 적은 학습 데이터로 압도적으로 빨리 원하는 결과를 얻을 수 있고 학습에 걸리는 시간과 비용을 절감할 수 있다. 이번에는 인간의 얼굴을 생성하는 모델을 Finetune하여 anime-faces를 생성하게 한다. cust...

stylegan2FineTuningDeepLearninggcpMachineLearning

본드 퍼즐을 만들어봤어요.

"232개의 문제를 풀었는데, 47개의 테스트 이미지가 정확하게 좌우로 분리되었고, 그 중 41개의 정확한 분류가 있었다.다음 그림은 녹색 부분의 정확한 문제, 빨간색 부분의 잘못된 문제를 보여 줍니다.흰색 부분은 두 테스트 이미지가 모두 왼쪽이나 오른쪽으로 나뉘어 있어 풀 수 없는 문제입니다. 그나저나 어떤 이유로 이 분류는 딥러닝에서 어렵죠.그게 뭔지 궁금해요.또는 이것은 간단한 분류 문...

FineTuning방가드 퍼즐옮기다DeepLearningBongardProblems

Windows Caffe로 세밀하게 조화된 이야기

Deep Learning을 시작으로 학습/인식이 가능해지고 앞으로 반드시 노력해야 할 것은 인식률의 향상이다. 그래서 정교하고 조화로운 이야기. 이미 배운 모형을 사용해 똑똑해지는 구조. 처음부터 배우는 것보다 편하고 인식률이 좋아서 좋아요. 하지만 자신이 식별하고 싶은 것과 일치하는 학습 완료 모델을 찾아야 한다. 신경 네트워크에서 신경원의 권중과 한도값은 처음에 초기값으로 설정되어 역방향...

DeepLearningFineTuningWindowsCaffe

논문 총결산

관련 단어 쌍에 대한 데이터가 있기 때문에 이 데이터를 사용하여 단어 채우기를 개선할 수 있는 방법을 찾습니다 Although such statistics are semantically informative, they disregard the valuable information that is contained in semantic lexicons such as WordNet, FrameNe...

word2vecFineTuning분산 표현자연 언어 처리기계 학습