반응형 tensorflow CNN2 [We-Co] TensorBoard - 학습과정 시각화, Tensorflow 안녕하세요. 위기의코딩맨입니다. 오늘은 TensorBoard에 관해 간단하게 알아보도록 하겠습니다. TensorFlow로 학습을 진행하면서 Log나 학습과정을 한눈에 알아보기 힘든 문제점이 있었습니다. 이러한 학습과정을 시각화에 도움을 주는 TensorBoard라는 기능이 있습니다. 저는 구글에서 제공하는 Colab을 사용하여 진행했습니다. 해당 이미지와 같이 작업을 진행하면 Epoch이 반복될 때마다 Loss가 감소하는지, 정확도가 증가하는지 등 원하는 값을 찾아가고 있는지 도움을 주는 기능을합니다. TensorBoard에서는 가장 많이 사용되는 3가지의 API를 설명드리겠습니다. - tf.summary.scalar Scalar의 값 형태의 로그를 저장하는 기능을 제공하고 Loss 값이나, 정확도의 값.. 2021. 10. 5. [We-Co] CNN의 풀링, 컨볼루션 - Tensorflow 안녕하세요. 위기의코딩맨입니다. 오늘은 CNN의 필수 과정인 Convolution Layer, Pooling Layer을 알아보도록 하겠습니다. CNN은 이미지의 특징을 추출해 학습하는 과정을 의미합니다. [ Convolution Layer ] CNN을 풀어서보면 Convolusion Neural Networks를 의미합니다. CNN에서 Convolusion은 아주 중요한 역할을합니다. Convolusion층에서 컨볼루션 연산을 통해서 입력된 이미지의 특징을 추출하는 역할을 진행합니다. 합성곱의 의미를 갖고있는 컨본루션은 커널(Kernel)이나 필터(Filter)로 칭하는 Window Size만큼 X * X의 행렬을 Y*Y 크기의 이미지 행열의 X*X크기 부분과 곱해서 합을 구하는 연산자입니다. 이런 작.. 2021. 10. 4. 이전 1 다음 반응형
