Python: m.l with Keras #10

이미지 인식, 데이터 부족 문제 해결 - Augmentation

데이터 증식의 중요성!

데이터가 부족해서 딥러닝을 못한다?!

부분적으로 일리가 있다.

이번 예제는 CNN을 활용한 강아지와 고양이를 분류하는 모델을 만드는 것이다.

이 또한 매우 유명하다.

케글에서 이미 대회를 통해 다양한 모델링과 높은 ACC, 안정된 RECALL을 보여주었다.

데이터는 여기서 다운 받으시고,

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https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data

Dogs vs. Cats

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다운 받은 데이터는 이런 구조로,

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책을 광고하는건 아닌데,

케라스 창시자한테 배우는 블라블라 책을 읽으면서 공부를 하는데 너무 좋다.

처음부터 이 책을 통해서 배웠으면 좀 더 적은 고생(?)만 겪었지 않았을까 라는 생각이다.

코드는 여기를 참고하고,

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https://github.com/rickiepark/deep-learning-with-python-notebooks/blob/master/5.2-using-convnets-with-small-datasets.ipynb

rickiepark/deep-learning-with-python-notebooks

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열심히 공부하시고,

끝.

P.S.

개인마다 다르겠지만,

내가 직접 코드를 통해서 학습한 결과는 이렇다.

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