쑤쑤_CS 기록장

5단원 에서는 SqueezeNet base model 을 이용해서 snack classifier를 train하고, 그 결과를 evaluate 하기 위한 다른 방법을 알아본다. use the SqueezeNet base model to train the snacks classifier, then explore more ways to evaluate its results. * Getting started 지난 단원의 turienv 환경을 계속 사용한다. Jupyter notebook, snacks dataset 를 이용한다. * Transfer learning with SqueezeNet cells 들을 하나 하나 수행한다. 그 결과, 지난 단원과 비교해서 feature extraction 이 빠르다. Th..

* classifier란? A classifier is a machine learning model that takes an input of some kind, in this case an image, and determines what sort of “thing” that input represents. Image clssifier는 어떤 카테고리, 클래스에 이미지가 속하는지를 알려준다. * Binary란? classifier가 objects를 두 개의 클래스로 구분한다. 예를 들어 사진 -> Binary Image Classifiet - > cat / dog 이렇게 이미지를 cat이나 dog로 분류를 진행한다. 단지 두가지로 분류하는게 의미없어 보일 수 있지만 다양한 분야에서 사용된다. 의학계의 경우..