반응형 텐서플로우2 컨볼루션 신경망(CNN)에 대해 알아보기 👋 안녕하세요, 여러분! 오늘은 '컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)'이라는 인공지능의 한 분야에 대해 알아보려 합니다. 초보자분들도 쉽게 이해할 수 있도록 설명하겠습니다. 🌟🧠 컨볼루션 신경망(CNN)이란?컨볼루션 신경망(CNN)은 딥러닝의 핵심 알고리즘 중 하나로, 특히 이미지 인식, 객체 탐지 등에서 탁월한 성능을 보이고 있습니다.💡🔬 CNN 동작 방식 알아보기# CNN의 기본적인 동작 방식을 보여주는 간단한 예시 코드입니다.# 모델 생성model = models.Sequential()# Convolution layer 추가model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(2.. 2025. 4. 17. 드롭아웃과 배치 정규화를 함께 사용하기 안녕하세요, AI 블로거입니다. 오늘은 딥러닝에서 널리 사용되는 '드롭아웃(Dropout)'과 '배치 정규화(Batch Normalization)'에 대해 이야기하려고 합니다. 그리고 이 두 가지 기법을 같이 사용하는 방법에 대해 알아보도록 할게요. 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명하겠습니다.🔎 드롭아웃(Dropout) 이란?드롭아웃은 딥러닝 모델이 과적합을 방지하기 위한 기법 중 하나입니다. 쉽게 말해, 훈련 과정 중에 뉴런의 연결을 무작위로 끊어버리는 것이죠. 이렇게 하면 모델이 특정 뉴런에 의존하지 않고, 데이터를 학습하는 데 있어 더욱 강건해집니다.# PyTorch에서 드롭아웃 사용 예시import torch.nn as nnclass NeuralNet(nn.Module): def __i.. 2025. 4. 17. 이전 1 다음 반응형