반응형
class개수가 3개일때 최종적으로 224x224의 이미지를 총 4장뽑아야한다.
왜냐하면 [객체1, 객체2, 객체3, 배경] 이렇게 분류를 해야하기때문에
분류를 할때
-이미지의 픽셀을 가져와서 softmax에 넣는다.
1.2, 1.4, 2.3, 0.1일때의 softmax식이다.
분류문제는 cross entropy를 쓰게되는데
cross entropy는 실제값 곱하기 -로그함수의 확률값들의 합이다.
softmax 가 [0.1, 0.1, 0.8, 0.05] 일때
인덱스는[0, 1, 2, 3]이다.
최종적으로[0 0 1 0]으로 분류하게된다.
크로스 엔트로피는 실제값 곱하기 -로그함수의 확률값 이므로 계산을하면 1(실제값은 항상 1이다.) 곱하기 -로그함수에서0.8인부분이 된다. 맞게 예상을했으므로 크로스엔트로피 값은 낮다. but 잘못했을경우 예상하는 값은 매우 작을것이므로 cross엔트로피 값은 매우 커질것이다.
728x90
'computer vision > dna_study' 카테고리의 다른 글
| pytorch 저장한 모델을 불러오고 testset 확인하기 (0) | 2023.03.17 |
|---|---|
| pytorch 모델을 불러와서 학습시키고 모델 저장 (1) | 2023.03.17 |
| pytorch) Augmentation이 적용된 이미지를 시각화하기 (0) | 2023.03.17 |
| python albumentation 라이브러리 설명 (0) | 2023.03.17 |
| pytorch 데이터셋 augmentation(transformer 적용) (0) | 2023.03.17 |
댓글