Going Deeper [AIFFEL] 22.Mar.17, GD_ResNet_Ablation_Study Model groups layers into an object with training and inference features. With the "Functional API", where you start from Input, you chain layer calls to specify the model's forward pass, and finally you create your model... 교육후기Going DeeperGoing Deeper [AIFFEL] 22.Mar.22, GD_Data_Augmentation(Project) TTA(Test Time Augmentation)는 증강된 이미지를 여러번 보여준 다음 각각의 단계에 대해서 prediction을 평균하고 이 결과를 최종값으로 사용하는 것 일단 cross-validation은 모델 하나에 대한 평가를 training set에서 나온 여러 개의 validation 셋에 대해 해본다는 의미(그리고 평균 냄)인 것 같음 tf.data.Dataset 자료형을 변환... 교육후기미니프로젝트Going DeeperGoing Deeper [AIFFEL] 22.Apr.05, GD_Segmentation_3 Custom Data Generator를 Keras로 만드는 부분이 나온다. 보면 파일 형태로 있는 데이터들을 glob 라이브러리를 통해서 전부 filename들을 긁어오고 (image, label) 형태로 for loop 및 zip을 통해 묶어준다. 중요한 건 그 데이터를 Sequence로서 뿌려주게끔 만들어주는 건데, generator class를 만들 때 그것이 가능하게끔 tf.kera... Going Deeper교육후기Going Deeper [AIFFEL] 22.Mar.18, GD_ResNet_Ablation_Study_2 tf.assing_sub ... which combines tf.assign and tf.sub 둘이 합친 함수란다. 각각의 역할도 있나 보다. 만약 training loop을 Tensorflow에서 직접 짠다면... loop 안에 들어가서 반복될 원리는 총 4가지이다. 데이터 모델에 보내주기 loss 값 계산 gradients 계산(tf.GradientTape 사용) gradients 최적... 교육후기Going DeeperGoing Deeper
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