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tensorflow practice

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초보자를위한 한 가지 예제로 Tensorflow 학습.

이 프로젝트는 초보자를위한 한 가지 예로 인해 Tensorflow를 학습하도록 설계되었습니다. 보다 구체적으로, 그것은 다음과 같이 목표를 달성하는 것을 목표로합니다.

Tensorflow에서 계산을 해결하는 주요 개념을 이해합니다
기계 학습, 특히 딥 러닝,이 개념을 사용하여 모델을 구현합니다.
문제를 디버깅하고 텐서 플로우 프레임 워크에서 프로그램을 최적화하는 법을 배우십시오.

이 목표를 달성하기 위해, 나는 프레이션 과제에주의를 기울이고 광범위한 사례 대신 깊이 파고 들었습니다. 이렇게하면 연구 나 작업을 수행하는 프로세스를 공유하고 싶습니다. 초보자가 Tensorflow를 사용하여 기계 학습 문제 모델링에 대한 개요를 구축 할 수 있도록 도와주고 싶습니다.

이 프로젝트 선택은 작업으로 재구성 문제에 직면하여 실제로 검증 모델에 직면합니다. 이 모델은 Casia-Webface에서 교육을 받았으며 LFW에서 테스트되었습니다. 데이터 세트에 대한 자세한 내용은 여기에 있습니다.

이 프로젝트는 논리적으로 다른 수준의 세 부분으로 나눌 수 있습니다.

Tensorflow 프로그램의 주요 개념과 모델이 소개되는 구성 요소가 소개되었습니다.
주요 개념과 구성 요소의 장점을 취하는 기본 모델이 구현되었으며 SoftMax 손실을 사용하여 기능을 배우는 데 사용되었습니다.
훈련 속도와 테스트 정확도에 관한 한 기본 모델을 개선하기 위해 최적화가 이루어졌습니다.
- 데이터 관리 및 멀티 GPU가 교육 속도를 높이기 위해 사용되었습니다.
- 보다 강력한 네트워크와 큰 마진 코사인 손실이라는 새로운 손실이 정확도를 향상시키는 데 사용되었습니다.