(복습) 혼자공부하는 머신러닝 chapter 8-2와3, 이미지를 위한 인공 신경망, 패션MNIST 데이터 활용한 합성곱 신경망(합성곱-풀링층) 실전 적용

합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류 사실. 텐서플로를 사용하면 합성곱, 패딩, 풀링 크기를 직접 계산할 필요가 없습니다. 복잡한 계산은 케라스 API에 모두 위임하고 사용자는 직관적으로 신경망을 설계할 수 있습니다. 우선 패션 MNIST 데이터를 불러와봅시다. from tensorflow import keras from sklearn.model_selection import train_test_split (train_input, train_target), (test_input, test_target) =\ keras.datasets.fashion_mnist.load_data() train_scaled = train_input.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0 train_scaled, val_scaled, train_target, val_target = train_test_split(train_scaled, train_target, tes..........

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