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[Pytorch] 데이터를 뻥튀기하자! Data Augmentation

머신러닝을 하는 중 데이터 수집 단계에서 복사-붙여 넣기의 유혹에 빠지곤 합니다. 데이터를 모으기도 귀찮고, 원하는 이미지 데이터를 직접 잘라내는 일도 만만치 않은 작업입니다. 다행히 우리는 DATA Augmentation이라는 데이터 뻥튀기하는 방법을 알고 있습니다. [DATA Augmentation이란?] 한정된 데이터를 적절한 작업을 통해 늘릴 수 있습니다. 우선 다음 사진을 보겠습니다. 인간의 눈으로 보면 위 사진은 같은 고양이를 약간 돌리거나 좌우 반전한 모습에 지나지 않습니다. 하지만 컴퓨터의 눈으로 위 사진을 본다면, 살짝 돌리거나 좌우 반전한 같은 고양이의 사진은 완전히 새로운 데이터가 될 것입니다. 컴퓨터는 이미지를 볼 때 세 개의 채널(RGB)로 나누고, 각 픽셀의 RGB농도를 조절하여..

5기(210102~)/A팀 2021.02.13

모두의 딥러닝2 Lec 6 ~ Lec 9 review

2021-01-16 온라인 스터디 황준성 김정민 서지민 김주안 차원범 문종연 Lab 4 review part1. Multivariable Linear regression multivariate(다변수) 선형회귀는 여러개의 입력변수로부터 결과값을 도출하는 방식입니다. 그림에 써진것과 같이 일반적인 선형회귀는 하나의 입력변수로부터 결과를 얻습니다. 반면 multivariate 선형회귀는 결과에 미치는 변수들이 여러개 존재할때 사용하게 됩니다. 이러한 여러 변수 입력을 표현하기위해 pytorch에선 뉴럴네트워크 모듈을 사용하여 간단히 표현할수 있습니다. multivariate 선형회귀의 cost function은 일반선형 회귀와 동일한 평균제곱 오차식을 사용하게됩니다. 따라서 pytorch에서 표현 할 때는 ..

5기(210102~)/B팀 2021.01.17

20.02.01 4팀 발표주제 : MNIST

20.01.31 스터디 MNIST train code 실행결과 이번 주 4팀 발표주제는 MNIST 코드 상세 설명입니다. 옵티마이저는 여러가지를 사용해 봤는데 Adadelta를 사용하였을가 성능이 가장 뛰어났습니다. 다른 옵티마이저 코드도 올릴테니 한번 씩 해보시는걸 추천드립니다. 코드는 에드윗 - 파이토치딥러닝 강의를 수강한 후 작성하였으며, 절반 정도는 해당 강의 깃허브에서 참고하였으며, 중간중간 필요없는 부분삭제와 다른 형식으로 학습시키기 위해 어느정도 코드를 수정하였습니다. % MNIST 코드 설명 스터디 자료

3.5기(200104~) 2020.02.01