Open
Conversation
단어 변경 1차 인자→인수 인풋→입력 (인풋의 형태→인풋 형태) (디폴트 인풋 사이즈 → 기본 입력 크기) (인풋 채널→입력 채널) 아웃풋→출력(값) (4D 텐서 출력, 모델의 출력값 등) 텐서플로우→Tensorflow 글로벌 → 전역(전역 평균값 풀링) 레이어 → 층(중간 층, 컨볼루션 층, 완전연결층) Dense 레이어 -> 완전연결층
컨볼루션->합성곱 인풋->입력
Denny-Hwang
reviewed
Oct 28, 2019
| - [NASNet](#nasnet) | ||
|
|
||
| 위의 아키텍쳐 전부는 모든 백엔드(TensorFlow, Theano, and CNTK)와 호환가능하고, 인스턴스화 시 `~/.keras/keras.json`의 케라스 구성에 세팅된 이미지 데이터 포멧에 따라 모델이 만들어집니다. 예를 들어, 만약 `image_data_format=channels_last`로 세팅이 되어있다면, 이 리포지토리에서 불러온 모든 모델은 "Height-Width-Depth"의 텐서플로우 데이터 포맷 형식에 따라서 만들어집니다. | ||
| 위의 아키텍쳐 전부는 모든 백엔드(TensorFlow, Theano, and CNTK)와 호환가능하고, 인스턴스화 시 `~/.keras/keras.json`의 케라스 구성에 세팅된 이미지 데이터 포멧에 따라 모델이 만들어집니다. 예를 들어, 만약 `image_data_format=channels_last`로 세팅이 되어있다면, 이 저장소에서 불러온 모든 모델은 "Height-Width-Depth"의 Tensorflow 데이터 포맷 형식에 따라서 만들어집니다. |
Contributor
There was a problem hiding this comment.
위의 아키텍쳐는 모든 백엔드(TensorFlow, Theano, and CNTK)와 호환가능하고, 인스턴스화 될 때 ~/.keras/keras.json의 케라스 구성에 세팅된 이미지 데이터 포멧에 따라 모델이 만들어집니다.
- 아키텍쳐 전부는 -> 아키텍쳐는
- 인스턴스화 시 -> 인스턴스화 될 때
라고 수정해 보았습니다.
Denny-Hwang
reviewed
Oct 28, 2019
| layer.trainable = False | ||
|
|
||
| # 모델을 컴파일합니다 (*꼭* 레이어를 학습불가 상태로 세팅하고난 *후*에 컴파일합니다) | ||
| # 모델을 컴파일합니다 (*꼭* 층을 학습불가 상태로 세팅하고난 *후*에 컴파일합니다) |
Contributor
There was a problem hiding this comment.
학습불가 상태-> 학습불가 상태(layer.trainable = False)
'학습불가 상태'라는 말만 보면 이해하기 어려울 것 같으므로
이렇게 위에 있는 코드를 같이 써주면 더 이해하기 좋을 것 같은데 어떻게 생각하시나요?
Denny-Hwang
reviewed
Oct 28, 2019
| model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy') | ||
|
|
||
| # 모델을 새로운 데이터에 대해 몇 세대간 학습합니다 | ||
| # 모델을 새로운 데이터에 대해서 몇 에폭 학습합니다 |
Contributor
There was a problem hiding this comment.
새로운 데이터에 대해서 -> 새로운 데이터를 이용하여
Denny-Hwang
reviewed
Oct 28, 2019
| for i, layer in enumerate(base_model.layers): | ||
| print(i, layer.name) | ||
|
|
||
| # 가장 상위 2개의 inception 블록을 학습하기로 고릅니다, |
Contributor
There was a problem hiding this comment.
블록을 학습하기로 고릅니다 -> 블록을 학습하기위해 선택합니다
or
블록을 학습하기로 고릅니다 -> 블록을 학습합니다
Denny-Hwang
reviewed
Oct 28, 2019
| | [NASNetLarge](#nasnet) | 343 MB | 0.825 | 0.960 | 88,949,818 | - | | ||
|
|
||
| 상위-1과 상위-5 정확성은 ImageNet의 검증 데이터셋에 대한 모델의 성능을 가리킵니다. | ||
| 상위-1과 상위-5 정확도은 ImageNet의 검증 데이터셋에 대한 모델의 성능을 가리킵니다. |
This file contains hidden or bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
Sign up for free
to join this conversation on GitHub.
Already have an account?
Sign in to comment
2 participants
Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.This suggestion is invalid because no changes were made to the code.Suggestions cannot be applied while the pull request is closed.Suggestions cannot be applied while viewing a subset of changes.Only one suggestion per line can be applied in a batch.Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.Applying suggestions on deleted lines is not supported.You must change the existing code in this line in order to create a valid suggestion.Outdated suggestions cannot be applied.This suggestion has been applied or marked resolved.Suggestions cannot be applied from pending reviews.Suggestions cannot be applied on multi-line comments.Suggestions cannot be applied while the pull request is queued to merge.Suggestion cannot be applied right now. Please check back later.
단어 변경 1차
기본적인 치환으로 수정가능한 단어 위주로 업데이트하였습니다.