mnist - cnn 모델 흑백 이미지로 학습시켰는데 컬러 이미지로 테스트가 되나요?

Question

from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import ( Dense, Conv2D, MaxPool2D, Flatten, Dropout, BatchNormalization, ) model &#61; Sequential() model.add(Conv2D(75, (3, 3), strides&#61;1, padding&#61;&#34;same&#34;, activation&#61;&#34;relu&#34;, input_shape&#61;(28,28,1))) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPool2D((2, 2), strides&#61;2, padding&#61;&#34;same&#34;)) model.add(Conv2D(50, (3, 3), strides&#61;1, padding&#61;&#34;same&#34;, activation&#61;&#34;relu&#34;)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPool2D((2, 2), strides&#61;2, padding&#61;&#34;same&#34;)) model.add(Conv2D(25, (3, 3), strides&#61;1, padding&#61;&#34;same&#34;, activation&#61;&#34;relu&#34;)) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPool2D((2, 2), strides&#61;2, padding&#61;&#34;same&#34;)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(units&#61;512, activation&#61;&#34;relu&#34;)) model.add(Dropout(0.3)) # &#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61; 중요!!! &#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61; # 원래 이 모델 생성코드를 그대로 복사했을 때 # num_categories가 아니라 num_classes 변수가 있었다. # units에는 y_train과 y_valid의 값의 종류가 들어가야 한다. # mnist모델의 y_train과 y_valid의 값의 종류는 0 ~ 9 까지 # 10개의 값이 존재한다. -> mnist데이터는 손글씨 데이터로 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 # 의 손글씨가 정답으로 존재한다. # 그러므로 &#96;num_categories &#61; 10&#96; 코드를 이용해 units에 10이라는 값을 전달한다. model.add(Dense(units&#61;num_categories, activation&#61;&#34;softmax&#34;)) # &#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;&#61;모델 저렇게 만들고 학습시킬 mnsit 손글씨 데이터는 흑백으로 학습시켰습니다.from tensorflow.keras.preprocessing import image as image_utils from tensorflow.keras.applications.imagenet_utils import preprocess_input image &#61; image_utils.load_img(&#34;7.jpg&#34;, target_size&#61;(28, 28)) print(image) image &#61; image_utils.img_to_array(image) # print(image) print(image.shape) image &#61; image.transpose(2,0,1) print(image.shape) # image &#61; preprocess_input(image) preds &#61; model.predict(image) preds &#61; np.argmax(preds) print(preds)그리고 저 &#34;7.jpg&#34; 사진을 컬러입니다 shape를 뽑아도 (28,28,3) 으로 나옵니다.transpose로 배열바꿔서 모델로 예측하니까 예측이 무리없이 잘 되고 잘 맞춥니다. 분명 컬러 이미진데도요왜 되는 건가요?

 · Answer

기억이 가물가물한데 모델이 1채널이고 인풋은 3채널인데도 들어가는걸 보면 브로드캐스팅이 되었고모 그냥 가중치가 엇비슷해서 잘나온거 아닐까요? 확실하게 비교해보시려면 흑백으로 인풋넣고 정확도를 보시면 되지않을까.. 하는..

mnist - cnn 모델 흑백 이미지로 학습시켰는데 컬러 이미지로 테스트가 되나요?

1개의 답변

Q&A 목록