일개미의 생활 ∙̑◡∙̑/공부4 Lesson4-8: Logistic Regression Softmax, Cross entropy, Logistic Regression model, Acc 를 구하는 함수 1. Softmax tf.math.reduce_sum(exp, 1, keepdims=True) 0: 열단위 합 1: 행단위 합 2. Cross entropy tf.boolean_mask(tensor, mask, name, axis) 이용하면 훨씬 빠르게 구할 수 있음 3. Accuracy tf.cast : tensor를 새로운 형태로 cast 첫번째 인자를 변환시킬 인자(두번째)로 넣으면 됨 tf.cast(image, tf.float32): float 형태로 변환 2021. 9. 21. Lesson2: The Machine Learning Workflow 마무리 1. Classification Metrics 2. Cross Validation - Bias & Variance Trade-off - Cross Validation ① Holdout method ② K-fold cross validation ③ Leave-one-out validation Q. Train/Validation set 나누기 전에 EDA를 해야하는 이유는? 1. The validation set might be very similar to the training set, in which case the test error is going to be biased. 2. The class distribution of a random split might be fairly different be.. 2021. 8. 17. Lesson2-10. Exercise: Choosing Metrics (iou.py, precision_recall.py ) Lesson2: The Machine Learning Workflow 10. Exercise: Choosing Metrics 1. iou.py - iou: Intersection Over Union = 교집합 면적 / 합집합 면적 - enumerate (python) 반복문 사용 시 몇 번째 반복문인지 확인용 인덱스 번호와 컬렉션의 원소를 tuple 형태로 변환 출처: https://suwoni-codelab.com/python%20%EA%B8%B0%EB%B3%B8/2018/03/03/Python-Basic-for-in/ 2. precision_recall.py - 이론 (Precision, Recall, Accuracy) - np.where: 배열의 요소 중 조건을 만족하는 요소를 반환. 조건 반환함수.. 2021. 8. 3. 딥러닝교육 정리_1 4/19~30(내가 다니는 회사는 교육도 시켜주고 좋은 회사다.) (기초 내용 생략. 코드 위주) 1. Data organization1) Train/Validation/TestTrain set: training model parametersValidation set: hyperparameter searchTest set 2) How to split train/val/test sets?- How big "m" isSmall scale: m train:val:test = 60:20:20Middle: 1,000 Val set dist. (tensorflow code)from sklearn.model_selection import train_test_split X_, X_test, y_, y_test = tr.. 2021. 4. 25. 이전 1 다음
