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[CNN] ResNet50 Implementation(Keras) ResNet 구조 구현 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Model, Sequential from tensorflow.keras.layers import ( Activation, BatchNormalization, Dense, Flatten, Add, Input, Conv2D, MaxPool2D, GlobalAvgPool2D, Concatenate ) from tensorflow.keras.regularizers import l2 사용할 구조 정의 def _bn_relu(inputs): x = BatchNormalization()(inputs) x = Activation('relu')(x) return x def _conv(inpu.. 2021. 8. 9.
MVVM 패턴 MVVM ? MVVM은 Model + View + View Model을 합친 용어. 구조 Model - View - View Model로 구성되어 있음 View Activity, Fragment UI View Model의 변화를 Observe하며, View Model로부터 제공받은 기능 중 표시할 부분을 결정 UI와 관련된 로직만 포함해야 함 View Model data class, Repository View에서 사용할 Method와 Field를 구현 View에 상태 변화를 전달 다수의 Model을 입력받을 수 있음 데이터의 가공은 View Model에서 Model Live Data를 포함한 class API, 네트워크 등으로부터 데이터를 받아와서 ViewModel로 전달 동작 View : 사용자로부터.. 2021. 8. 8.
[CNN] GoogLeNet Implementation (Keras) GoogLeNet https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf 위 논문에 따라 Keras로 구현해보았다. 논문의 unit과 num_class는 각각 1024, 1000 이다. Auxiliary Classifier def AuxiliaryClassifier(inputs, name=None): x = AveragePooling2D((5,5), strides=3, padding='valid')(inputs) x = Conv2D(128, (1,1), strides=1, padding='same', activation='relu', kernel_initializer=kernel_initializer, bias_initializer=bias_initializer)(x) x = Flatten()(.. 2021. 8. 6.
[CNN] DenseNet 요약 DenseNet DenseNet은 ResNet의 아이디어(Skip-Connection)를 계승한 Dense-Connectivity를 사용해 좋은 성능을 냈다. Dense Block을 제안하고 있으며, 내부적으로는 ResNet과 같은 Pre-activation 구조를 사용한다. 1. Dense-Connectivity ResNet의 Skip-Connection과 DenseNet의 Dense-Connectivity의 수식을 보면 다음과 같다. Skip-Connection | $x_{l} = f(x_{l-1}) + x_{l-1}$ Dense-Connectivity | $x_{l} = f([x_{0}, x_{1}, ..., x_{l-1}])$ Skip-Connection은 이전의 feature들을 계속해서 Add.. 2021. 8. 4.

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