반응형 AXIS1 딥러닝) 손글씨 숫자 인식 MNIST 신경망 , 배치 batch 처리 신경망 구조를 손글씨 숫자 분류 문제를 해결하는데 적용해볼 것이다. 기계학습의 문제 풀이는 학습과 추론 단계를 거친다. 학습 단계에서는 모델을 학습하고, 추론 단계에서는 학습한 모델로 예측해야하는 데이터에 대해 추론을 수행하는 것이다. 신경망도 마찬가지로 두 단계를 거친다. 훈련 데이터를 사용하여 가중치 매개변수를 학습하고, 추론 단계에서는 학습한 매개변수를 사용하여 입력 데이터를 분류한다. 이번 포스팅에서는 학습 단계를 생략하고, 순전파(foward propagation)라고도 불리는 '추론 과정'을 구현해볼 것이다. 1. MNIST 데이터셋 MNIST dataset은 0~9까지 숫자 이미지 데이터이다. Training dataset은 60,000개이고 Test dataset은 10,000개이다. Tr.. 2021. 2. 18. 이전 1 다음 728x90 반응형
