AI/Hands-on ML
[핸즈온 머신러닝] 14장(3) -케라스를 통한 CNN 구현 및 모델 사용
[AI/Hands-on ML] - [핸즈온 머신러닝] 14장 - CNN 구조 (LeNet-5, AlexNet, GoogLeNet, VGGNet, ResNet, Xception , SENet) 14. 5 케라스를 사용해 ResNet-34 CNN 구현하기 - ResNet-34는 34개 층으로 이루어진 ResNet으로 - 64개 특성 맵을 출력하는 3개 RU, 128개 맵의 4개 RU, 512개 맵의 3개 RU를 포함 ResidualUnit, 잔차유닛 층 생성 class ResidualUnit(keras.layers.Layer): def __init__(self, filters, strides=1, activation="relu", **kwargs): super().__init__(**kwargs) self...
