전체 글 (108) 썸네일형 리스트형 [I2S]코랩에서_학습 가능한 베이스라인(train set 구축과 tfrecord 포함).ipynb --> 얘를 learning rate를 더 줄여서 학습시켜보자. learning_rate=0.00051 Epoch 26 Loss 0.254031 Epoch 27 Loss 0.249654 Epoch 28 Loss 0.248825 계속 줄긴 한다! Epoch 29 Loss 0.244967 Epoch 30 Loss 0.244244 learning_rate를 더 낮춰보자. tokenizer는 100만개로 하나 1000만개로 하나 똑같네 처음에 smiles를 고를때 36개의 word만 넣었기 때문 -->learning rate을 조절해보자. epoch7을 불러와서! loss가 약간 떨어지긴 했는데.. 애초에 learning_rate을 설정할때. 기본값으로 설정하지 말껄 그랬나? learning rate이 문제네... [I2S] BASELINE_41만개_train3_selfies --> 무엇이 문제일까? [I2S] inceptionV3 , Efficient net feature extraction print(batch_features.shape[0]) : 1 print(batch_features.shape[3]) : 2048 print(batch_features.shape) : (1, 64, 2048) Efficient net 을 사용하기 위해선. preprocess를 어떻게 해야할 것인가? preprocss_inpjut 메서드의 역할이 무엇일까? Keras는 이미지 배치와 함께 작동합니다. 따라서 첫 번째 차원은 보유한 샘플 (또는 이미지) 수에 사용됩니다. 단일 이미지를로드하면 하나의 이미지 모양 인 .(size1,size2,channels) 이미지 배치를 생성하려면 추가 차원이 필요합니다. (samples, size1,size2,channels) 이 preprocess_input기능은 모델에.. 이전 1 ··· 13 14 15 16 17 18 19 ··· 36 다음
