주뇽's 저장소

이전 학습 결과에서 과적합을 피하는 방법 중 하나로 모델의 아키텍쳐를 바꾸는 방법이 있었다. 뿐만 아니라 과적합을 피하는 방법 중 또다른 하나는 더 많은 데이터를 학습하는 방법이 있다. 기존에 있던 데이터를 증강하기 위하여 데이터 증강에 대한 방법에 대해 알아보자. 데이터 로드 데이터 ,라벨로 분류 24개의 레이블 범주 인코딩 0 ~ 1사이에 부동소수점으로 정규화 3차원 데이터로 reshape import tensorflow.keras as keras import pandas as pd # Load in our data from CSV files train_df = pd.read_csv("/content/sign_mnist_train.csv") valid_df = pd.read_csv("/content/..