어려웠던 부분: Pre-trained 모델인 Resnet50v2 모델을 가져와 개구리를 분류하는 문제를 해결하는 과정에서, 아웃풋이 1000개로 설정을 하지 않으면 코드가 실행이 되지 않는 에러를 겪었다.당연히 개구리 3종류를 분류하는 문제였기 때문에 결과가 정상적으로 나오지 않았다.
더 알고 싶은 부분 / 공부하고 싶은 부분: 미리 학습을 한 모델을 가져와서 쓰는 transfer-learning 부분이 아직 익숙하지 않은 것 같다. 이 부분에 대한 보다 많은 공부가 필요할 것이라고 생각된다.
느낀 점: 딥러닝이 재미는 있으나, 개념이 정말 방대하고 어려운 것 같다. 당장 내일부터 프로젝트를 하게 되는데, 프로젝트를 정상적으로 잘 할 수 있을지 걱정이 된다.
키워드: Deep learning, CNN, RNN, LSTM, autoencoder
배운 것: Deep learning에 대한 전반적인 복습을 해봤다.
어려웠던 부분: Pre-trained 모델인 Resnet50v2 모델을 가져와 개구리를 분류하는 문제를 해결하는 과정에서, 아웃풋이 1000개로 설정을 하지 않으면 코드가 실행이 되지 않는 에러를 겪었다.당연히 개구리 3종류를 분류하는 문제였기 때문에 결과가 정상적으로 나오지 않았다.
더 알고 싶은 부분 / 공부하고 싶은 부분: 미리 학습을 한 모델을 가져와서 쓰는 transfer-learning 부분이 아직 익숙하지 않은 것 같다. 이 부분에 대한 보다 많은 공부가 필요할 것이라고 생각된다.
느낀 점: 딥러닝이 재미는 있으나, 개념이 정말 방대하고 어려운 것 같다. 당장 내일부터 프로젝트를 하게 되는데, 프로젝트를 정상적으로 잘 할 수 있을지 걱정이 된다.