[음악] 딥 특징이 이미지 분류에
얼마나 뛰어난지 보았습니다 2012년 이미지넷 대회에서 우승한 딥러닝 모델 특징만 있으면
훈련 데이터를 조금만 제공해도 상당히 높은 정확도를 보여줬습니다 아주 대단합니다 하지만 모듈 첫 부분에서의 하고자 했던 건 좋아하는 상품 이미지를
찾는 것이었습니다 제가 신발을 좋아하는데 제가 갖고 있는
신발과 유사한 신발을 찾으려고 합니다 좋아하는 상품과 유사한 이미지를 찾습니다 이미지 분류 대신에 이번엔 딥 특징을 사용한
이미지 검색을 합니다 바로 해보죠 노트북 이름을 이미지 검색을 위한 딥 특징이라고 짓습니다 헤더와 툴바를 감춥니다 공간을 좀더 확보하는 거죠 GraphLab Create를 켜서 CIFAR-10 데이터 세트를 불러들이는데 이전에 분류에 썼던 딥 특징과 동일합니다 훈련 세트만 불러올 건데 훈련 세트에서 검색할 것이기 때문입니다 거기서 시작하죠 image_train라고 하고 graphlab.Sframe에 image_train_data을 입력으로 줍니다 image_train 데이터 세트에서 헤드를 보면 이미지 ID, 실제 이미지, 라벨, 여기선 전혀 안 씁니다 이미지 픽셀 배열도 있는데 안 씁니다 딥 특징도 미리 계산돼있습니다 분류를 위한 딥 특징 노트북에서 딥 특징 열을 계산하는 법을 살펴봤었죠 이번엔 그냥 쓰기만 할 겁니다 [음악]