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19.05.20의 세미나 기록_ 발표하는 날은 너무 피곤하다..... Gan(Generative Adverserial Network)의 종류 중 하나인 pix2pix의 코드를 train 시키고 변형하여 test 중인데 그 과정을 기록하고 오늘 세미나에서 발표를 하였습니다. 발표준비를 하는 과정에서 해야할 것들과 그것들의 해결방안을 나열하는 식으로 공부하고 준비하였습니다. -스케치와 실제이미지를 넣어서 G가 실제이미지를 만들어내는 것을 train한 것을 test 해보기 Val의 데이터를 가져와서 test함 그럼 test 폴더는 어떻게 되는걸까??(아직 의문) -G가 어떤 것을 기반으로(latent code 삼아서) 색과 모양을 뽑아내는지 원리 이해하기 ->코드를 살펴보면 train 을 시작하면 train ..

Honey cell_1 레드와인과 화이트 와인을 구분하는 실험을 하기 위해 이용하여 잘 구분하는 모델을 만들어보도록 한다. df_pre = pd.read_csv(’../dataset/wine.csv’, header=None) df = df_pre.sample(frac=1) sample( ) 함수는 원본데이터에서 정해진 비율만큼 뽑아오는 함수로 frac=1이라고 매개변수를 주면 100%를 불러오고 0.5로 지정하면 50%만 랜덤으로 불러온다. frac은 fraction 의 줄임말인 것 같은데 fraction은 쪼개다, 분수..정도의 의미가 있어 사용한 것 같다. print(df.info()) 를 통해 info()로 전체정보를 출력해보면 이러한 결과가 나오는데 info() 함수가 조금 생소하다. 어떤 원리로..

지금까지 거의 1년 동안 새벽마다 세미나를 듣고 발표를 해왔지만 세미나가 끝나면 수업 가기 바빠서 노트나 워드에 저장해두고 따로 정리를 해두진 않았다ㅜㅜ. 나의 공부법은 공부하다가 모르는 것이 생기면 그 개념을 깊게 찾아 공부하고 다시 공부하던 곳으로 돌아오는 식이고 코드 한 줄 한 줄 이해해나가는 스타일이라 시간이 오래 걸리는데 그러다 보니 깊게 찾아 공부한 것들을 정리하지 못했고 또한 공부 속도가 굉장히 느린 편이다. 한 가지를 공부하다 보면 다른 개념으로 멀리멀리 뻗어나가는 나의 공부스타일 때문에 오랫동안 기억하지 못하고 정리도 못하곤 했는데 이를 개선해 나가기위해 생각해 낸 방법이 블로그이다. Deephive!! 교수님께서 만들어 낸? 단어인데 주워왔다..ㅎ BeeHive는 벌집이다. 벌집에 꿀벌..