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2020 기초인공지능 플젝2
"2020 기초인공지능 플젝2"에 대한 내용입니다.
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어도비 PDF
최초등록일 2022.11.07
최종저작일
2020.10
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소개
"2020 기초인공지능 플젝2"에 대한 내용입니다.목차
1. Question 1: AlexNet with CIFAR-10
2. Question 2: Transfer Learning
본문내용
PyTorch was used, on Google Colab (https://colab.research.google.com/ (https://colab.research.google.com/))
Because of the code size, there are two sections!!
Please follow the page marked at the bottom of the paper.
Question 1: Section 1 - Starts from page 1
Page 12: Question 1 - (b)
Page 13: Question 1 - (c), (d)
Question 2: Section 2 - Starts from page 24
Page 3: Question 2 - (a)
Page 9: Question 2 - (b), (c)
Page 10: Appendix - Code for each model
Question 1: AlexNet with CIFAR-10
(a) Describe training setup e.g. data pre-processing/augmentation, initialization, hyperparameters such
as learning rate schedule, momentum, dropout rate, batch number, BN etc. Present them systematically
in the table form.
The tables below shows the summarized specification of this design. First, the optimal methods used for this
model found has the condition of:
Pre-processing Augmentation LR Scheduler Optimizer
Z-score
normalization
RandomCrop,
RandomHorizontalFlip,
ColorJitter,
RandomGrayscale
참고자료
· 없음태그
-
Easy Ai 요약
이 문서는 PyTorch를 사용하여 AlexNet 모델을 CIFAR-10 데이터셋으로 학습시키고, 이를 바탕으로 얼굴 인식 문제에 적용하는 과정을 다루고 있다. 데이터 전처리, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 구조 변경 등 다양한 방법을 시도하였으며, 이를 통해 얼굴 인식 문제에서 최대 50.10%의 테스트 정확도를 달성하였다. 또한 전이 학습 시 학습 데이터 크기가 작은 경우 과적합 문제가 발생할 수 있음을 보여주었다. 전체적으로 AlexNet 모델을 활용하여 새로운 도메인의 문제를 해결하는 과정을 잘 설명하고 있으며, 전이 학습의 장단점을 잘 보여주고 있다. 따라서 이 문서는 전이 학습 기법을 활용하여 새로운 문제를 해결하고자 하는 연구자들에게 유용한 참고 자료가 될 것으로 판단된다. -
자료후기
Ai 리뷰전이 학습을 통한 성능 향상 과정이 잘 설명되어 있으며, 다양한 시도와 그 결과가 자세히 기술되어 있다. -
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꼭 알아주세요
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문서 초안을 생성해주는 EasyAI
