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TTA (Test Time Augmentation) 란딥러닝(deep Learning)/딥러닝 이슈(Issue) 2021. 6. 19. 23:04
0. 서론 - TTA ( Test Time Augmentation) 이란, 말 그대로 model 을 테스트 할때에도, Data Augmentation 을 한다고 이해하면 될 것이다. 그림으로 살펴 보았을때, 밑의 input 즉 원본 이미지를 flip 및 rotation, zoom 등을 하여, 원본으로부터 변형된 여러가지 Image Augmentation 에 평가를 실시하여, 최종 분류값이 무엇인지 예측하는 기법이다. - 좀 더 직관적으로 본다면, 모델에 한가지의 이미지를 주는 것보다는 여러가지 변형된 이미지를 주어, 평가를 하게 되면, 발생하는 오차는 작아지는 것이 당연해 보인다. - TTA 를 쓰게 되면, 모델이 편향된 학습결과를 가지고 있을때, 그러한 편향에서 벗어나 좀 더 좋은 예측을 할 수 있게 ..
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[Pytorch] transfer_Learning 전이학습딥러닝(deep Learning) 2021. 5. 17. 02:22
0. 들어가기 전에 - 파이토치의 전이학습 을 통하여 모델은 Resnet18 로 벌과 개미를 구분하는 모델을 만들어보겠습니다. 1. 모듈 임포트 In [103]: from __future__ import print_function, division import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.optim import lr_scheduler import numpy as np import torchvision from torchvision import datasets, models, transforms import matplotlib.pyplot as plt import time import os import copy pl..