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안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 TensorFlow에서 CNN을 이용하여 MNIST를 99%로 예측해보도록 하겠습니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. 기본 구조 이번 실습에서 우리가 진행해볼 구조는 위의 그림과 같습니다.Convolution layer와 pooling layer가 두번 반복된 구조를 통해 나온 결과를 Fully-Connected layer를 통해 10개의 숫자들 중에서 예측합니다. 2. Layer 1 1234567891011121314151617181920import tensorflow as tfimport mat..

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 Tensorflow에서 CNN을 다루는 기본적인 내용에 대해서 알아보도록 하겠습니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. CNN CNN은 이미지 분류나 텍스트 분류 등 다양한 분야에서 굉장히 좋은 성능을 내고 있습니다. 이에 대한 이론적인 내용은 ML&DL 카테고리에서 다루었습니다.CNN에서는 크게 3가지로 나눠볼 수 있는데, 첫번째로는 입력되는 이미지, 입력되는 벡터와 같은 것을 convoultion을 통해 filter를 사용하는 방법. 그리고 뽑아낸 값에 대해 데이터를 작게 만드는 subsamplin..