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4 이미지 클래스의 분류 103

1 | 개요 104

2 | 공통 데이터의 구축 106
2.1 이미지 데이터셋 내려받기 107
2.2 데이터 추출과 기본 데이터셋의 구축 108
2.3 데이터 확장과 공통 데이터셋의 구축 111
3 | 9층의 네트워크로 클래스 분류 117
3.1 네트워크의 개요 117
3.2 학습과 모델 만들기 118
3.3 모델 읽기와 예측 실행 126
3.4 실행 129
4 | VGG-16으로 클래스 분류 : 16층의 사전 학습된 모델 137
4.1 VGG-16의 개요 137
4.2 프로그램의 개요 138
4.3 실행 142
5 | ResNet-152로 클래스 분류 : 152층의 사전 학습된 모델 146
5.1 ResNet의 개요 146
5.2 실행 환경 설치 149
5.3 프로그램의 개요 150
5.4 실행 156
6 | 예측 정확도 더 향상시키기 163
6.1 개요 163
6.2 복수 모델 사용 167
6.3 2단계 일반화 170
6.4 자기 학습 171

딥러닝 부트캠프(본문)최종.indd 9 2017-12-06 오후 4:24:52