TensorFlow
모두를 위한 엔드 투 엔드 오픈소스 머신러닝 플랫폼입니다. 도구, 라이브러리, 커뮤니티 리소스로 구성된 TensorFlow의 유연한 환경입니다.
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Teachable Machine
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.
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[keras] categorical_crossentropy vs sparse_categorical_crossentropy
출처: https://crazyj.tistory.com/153 [크레이지J의 탐구생활]
[keras] categorical_crossentropy vs sparse_categorical_crossentropy
keras 손실함수 중에 아래 두 개가 비슷하지만 사용할 때는 완전히 다르다. 주의가 필요하다. + categorical_crossentropy ; 다중 분류 손실함수. one-hot encoding 클래스 출력값이 one-hot encoding 된 결과로..
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30. Sigmoid 보다 ReLU가 더 좋아 (lec 10-1)
출처: https://pythonkim.tistory.com/40 [파이쿵]
30. Sigmoid 보다 ReLU가 더 좋아 (lec 10-1)
신앙처럼 여겨왔던 sigmoid를 능가하는 존재가 나타났다. 여기서는 Deep Learning의 성능을 향상시키는 다양한 방법들에 대해 알려준다. sigmoid는 logistic classification에서 어디에 속하는지 분류를 하기 �
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logit, sigmoid, softmax의 관계 - 한 페이지 머신러닝
[logit, sigmoid, softmax의 관계] 이번에는 logit, sigmoid, softmax의 관계에 대해서 알아보겠습니다. 이것들이 서로 다 다른 개념같지만 서로 매우 밀접하게 관련이 있는데요. 그림의 가운데 부분에서 세
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