tensorflow classification 예제

Posted by on kol. 2, 2019 in Nekategorizirano | 0 comments

의료 진단, 채점 시스템, 점수 전치 등과 같은 많은 분야에서 분류에 다양한 응용 프로그램이 있습니다. 아래 주어진 알고리즘으로 데이터 분류를 달성 할 수있는 여러 가지 방법이 있으며 이 문서에서는 다음과 같은 가장 유명한 기술을 제시합니다. 고전적인 이미지 분류 문제에 사용 : 이미지에서 개 품종을 감지. 파일 개 – 고양이 – model.meta는 전체 네트워크 그래프를 포함하고 우리는 나중에 그래프를 다시 만드는 데 사용할 수 있습니다. 이를 위해 텐서플로우에서 제공하는 보호기 오브젝트를 사용해야 합니다. 텐서플로우 설치에 대한 자세한 내용은 https://www.tensorflow.org/install/ 확인할 수 있습니다. 데이터 집합을 살펴보겠습니다. 따라서 15개의 열이 있습니다. 이 15개 중 6개의 열은 본질적으로 숫자이고 나머지 9개는 범주형입니다. 다음 이미지는 열의 유형과 각 설명에 대한 정보를 제공합니다.

이 예제에서는 변수 “fnlwgt”를 사용하지 않습니다. 이러한 모든 출력을 2D로 연결하면 크기 28*28의 출력 활성화 맵이 있습니다(32*32에서 28*28이 5*5 및 보폭 1의 필터로 왜 28*28인지 생각할 수 있습니다). 일반적으로 하나의 컨볼루션 레이어에 1개 이상의 필터를 사용합니다. 예제에서 6개의 필터가 있는 경우 크기 28*28*6의 출력을 갖습니다. 일부 예제에서는 학습 및 테스트를 위해 MNIST 데이터 집합이 필요합니다. 걱정하지 마세요, 이 데이터 집합은 예제를 실행할 때 자동으로 다운로드됩니다. MNIST는 필기 숫자의 데이터베이스로, 해당 데이터 집합에 대한 간략한 설명을 위해 이 노트북을 확인할 수 있습니다. 예를 들어 구성 요소의 합계로 한 벡터를 표현하는 것에 대해 이야기할 때, 그 합계가 주어진 벡터인 두 개 이상의 벡터인 구성 요소 벡터에 대해 이야기하는 것을 볼 수 있습니다. 작업에 할당된 GPU 또는 CPU 장치를 기록해야 합니다.

그런 다음 각 작업에 대해 세션에서 사용되는 장치를 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 장치 배치에 소프트 제약 조건을 사용하는 경우와 같은 구성 세션을 사용할 수 있습니다. 우리는 마지막으로 완전히 연결된 레이어와 실제 레이블의 출력을 소요 Tensorflow 함수 softmax_cross_entropy_with_logits를 사용하여 계산되는 간단한 비용을 사용하여 그 평균우리에게 비용을 줄 것이다 cross_entropy을 계산합니다. 예를 들어, 3차원 공간에서 3개의 숫자로 시퀀스가 있는 단일 숫자와 벡터를 가진 스칼라를 나타내는 것처럼 텐서는 3차원 공간에서 3R 숫자의 배열로 표현될 수 있습니다. 혼동 행렬을 시각적으로 확인하여 오분류 분포를 이해할 수 있습니다. TensorFlow에 대한 명확하고 간결한 예제를 찾으려는 초보자에게 적합합니다. 기존의 `원시` TensorFlow 구현 외에도 최신 TensorFlow API 사례(예: 레이어, 추정기, 데이터 집합 등)도 찾을 수 있습니다. 분류란 무엇입니까? 분류가 사용되는 이유는 무엇입니까? 분류는 언제 사용되나요? 텐서 플로우에서 클래스픽션을 달성하는 방법? 테스트 데이터 집합의 정확도는 학습 데이터 집합의 정확도보다 약간 낮습니다. 교육 정확도와 테스트 정확도 간의 이러한 차이는 과적합의 예입니다. 오버피팅은 기계 학습 모델이 학습 데이터보다 새 데이터에서 더 나쁜 성능을 발휘하는 경우입니다. 컨볼루션 신경망 기반 이미지 분류기를 구축하는 방법을 시연하기 위해 개 이미지를 고양이의 이미지와 식별하고 분리하는 6층 신경망을 구축합니다. 우리가 구축 할이 네트워크는 CPU에서 실행할 수있는 매우 작은 네트워크입니다.

이미지 분류를 수행하는 데 매우 능숙한 기존 신경망에는 더 많은 매개 변수가 있으며 CPU에서 학습하는 경우 많은 시간이 소요됩니다.