전이학습

[Troubleshooting] ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 2) are incompatible

문제 개요 : 전이 학습을 진행하던 도중 class의 개수가 여러 개가 있는 모델을 학습시키다가 binary 학습을 시키다가 발생하였습니다. 에러 내용 : 해결 방법 : 시도해 볼 수 있는 다른 해결 방안도 있을 것으로 생각되지만 내가 해결한 방법을 제시해 보겠습니다. - 문제가 발생할 수 있는 모습 activation 함수를 categorical에서 사용한대로 softmax를 사용하게 되면 위와 같은 에러를 발생될 수 있습니다. 그리고 다음으로 model.compile 함수에서 loss 내용이 categorical_crossentropy로 되어있으면 문제가 발생할 수 있습니다. - 해결 한 방법 1. activation 함수는 sigmoid를 사용하여 바이너리 분석에 맞게 변경 2. model.comp..

[WIL]머신러닝 - 4주차 강의 개발일지

4주 차의 목표는 다양한 딥러닝 신경망 구조에 대해 알아본다. 전이 학습에 대해 배운다. CNN과 전이 학습을 직접 적용해본다. 1. 다양한 신경망 구조 이중에 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 생성적 적대 신경망(GAN)에 대하여 알아보도록 하겠다. 2. 합성곱 신경망 CNN - 합성곱은 아주 간단하다 밑의 사진의 필터를 정해서 스트라이드에 따라서 이동하며 곱해준 값을 더해서 결과값을 출력해주면 된다. 스트라이드란 이동하는 간격을 의미한다. 이렇게 합성곱 연산을 하게 되면 출력 값인 특성 맵의 크기는 줄어들 수밖에 없게 되는데 이것을 방지하고 싶다면 패딩 또는 마진을 입력값에 주고 스트라이드를 1로 설정하게 되면 같은 크기의 특성 맵을 얻어 낼 수 있다. - 합성곱 신경망의 구성은 합성곱..