Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
250x250
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 알고리즘
- error
- 학습
- 백준알고리즘
- 시스템프로그래밍
- linux
- shell
- 리눅스
- c
- CV
- 영상처리
- 공부
- Windows 10
- OpenCV
- python
- 운영체제
- Computer Vision
- Windows10
- 백준
- 회귀
- 코딩
- C언어
- 쉘
- 턱걸이
- 프로세스
- 딥러닝
- TensorFlow
- C++
- 프로그래밍
- 텐서플로우
Archives
- Today
- Total
목록maxpooling (1)
줘이리의 인생적기

정확도를 좀 더 올리기 위해, 과적합을 막기 위해 MaxPooling 레이어와 Dropout레이어를 추가해보도록 하겠습니다. 레이어 추가 부분을 주의하여 봐주세요. import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist (train_X, train_Y), (test_X, test_Y) = fashion_mnist.load_data() train_X = train_X / 255.0 test_X = test_X / 255.0 # print("reshape 이전 => ", train_X.shape, test_X.shape) train_X = train_X.reshape(-1, 28..
공부/tensorflow
2021. 5. 26. 22:00