Tensorflow 이미지 분류하기(CNN:합성곱신경망) (2)- 1단계 Flatten, 이미지셋 데이터를 표 형태의 데이터로 변형 후 학습

#딥러닝,#Tensorflow,#CNN,#이미지 분류하기, #MNIST,#손글씨분류하기, #ConvluationNeuralnetwork, #합성곱신경망,#콘볼류션신경망, #Convolution,#CIFAR10, #flattern,#reshape, #이미지셋데이터를표형태로, #행렬로된데이터를한줄로표시하기, #LeNet,#84개특징,#특징자동분류기 1. CNN의 대표적인 사례: LeNet-5 이미지 분류하기 CNN은 1998년 Yann LeCun교수가 개발한 LeNet이 대표적인 예입니다. 여기서는 LeNet-5 구조를 이용해서 이미지분류하는 것을 실습하고 있습니다. LeNet-5에 대한 소개 자료. " LeNet-5의 구조는 총 3개의 convolution layer, 2개의 sub-sampling layer 및 1개의 fully-connected layer를 갖고 있다는 것을 알..........

원문링크 : Tensorflow 이미지 분류하기(CNN:합성곱신경망) (2)- 1단계 Flatten, 이미지셋 데이터를 표 형태의 데이터로 변형 후 학습