overview tensorflow는 graphs의 형태로 나타내는 프로그래밍 시스템을 말합니다. 그래프에 있는 노드들은 operations이라고 불리우는데, 줄여서 ops라고 칭합니다. op는 Tensor로 이루어져 있고, tensors간에 computaiton을 수행하게 됩니다. tensor는 multi-dimentional array형태로 되어있다. Tensorflow graph를 연산하기 위해서는 Session을 launch를 해야한다. Session은 Devices(CPUs, GPUs)위에서 연산을 실행한 후에 결과를 반환한다. The computation graph Tensorflow 프로그램은 graph의 형태로 되어 있고, 그래프에 있는 ops의 연산을 수행하기 위해 session을 이용한..

modern object recognition models은 수백만개의 파라미터의 값과 full train을 하는데 걸리는 시간이 주 단위로 걸리게 된다. Transfer learning은 여러개의 categories로 이루어진 set을 fully-trained model인 ImageNet을 대상으로, 새로운 클래스를 추가해서 기존에 존재하는 weights를 다시 retrain하는 것을 말한다. 요약해서 말하면, 이미 트레이닝이 된 모델의 수백만개의 parameters를 그대로 사용하는데, 새로운 클래스를 추가하므로서, 기존 weights를 retrain하는 것을 Transfer learning이라고 한다. 예를 들어서 마지막 final layer를 retraining하고, 그 나머지 모든 layer에 ..

Overview CIFAR-10 classification은 machine learning에서 공통적으로 benchmark problem이다. 여기서 문제는 RGB 32 x 32 pixel의 이미지들을 10개의 카테고리로 분류하는것이다. Goals image recognition을 위한 작은 convolutional neural network를 build하는 tutorial입니다. - network architecture, training, evaluation을 위해서 어떻게 조직화 할 것인지. - models을 construct하기 위한 template을 제공 CIFAR-10은 model을 만들기위해 tensorflow의 예제코드로 이루어져 있다. 현재는 작고, 빠르게 트레이닝이 가능하다. CIFAR-..

네트워크를 구성하고, training을 하는데, accuracy와 cross-entropy의 그래프에서 training, validation의 값이 차이가 나는게 보였다. 빨간색이 training, 파란색이 validation이다. training의 acc의 값은 증가하고, cross-entropy의 값은 계속 줄어드는데 반면, validation의 값은 반대로 유지가 되거나, 반대로 증감하는 그래프를 확인할 수 있었다. 즉 현재 네트워크는 overfitting 되었다고 말할 수 있다. Dropout tensorflow에서는 fully connected layer를 일정 노드를 dropout을 함으로써, overfitting문제를 해결한다. input으로는 neuron’s을 유지할 probability를..

이미 google에서 만들어서 deep learning하는 플랫폼중에 가장 유명하다고 할 수 있는... Tensorflow를 설치하는 방법에 대해서 정리를 해보았다. Tensorflow는 설치하기 아주 간단하다. 하지만 처음부터 pip 설치하고 번거로운 일이 있기에 그냥 정리해 보았다. $ sudo apt-get install python-pip python-dev $ sudo pip install —upgrade pip $ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.1-cp27-none-linux_x86_64.whl $ sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_..