[혼만딥] 5주차 _ 혼자 만들면서 공부하는 딥러닝

혼공단 - 혼만딥, 혼자 만들면서 공부하는 딥러닝

 

 

■ 시작에 앞서..

지난 주 방학에는 아이들과 국중박에 가려 했지만, 어린이박물관 예약 전쟁에 밀려 이번 주로 미뤘습니다. 기대감은 점점 커지고 있고, 과연 ‘작호도’ 굿즈 득템에 성공할 수 있을지 벌써부터 긴장됩니다. 대신 캐비에 다녀왔는데 잘 놀았지만 좀 피곤하네요. 😪

한편, 아이들에게 숙제한 내용과 답글을 보여주며 족장님을 소개했더니, 반응이 정말 뜨거웠습니다. 아이들이 족장님의 비명(꺄아아ㅏ아..)과 웃음(ㅋ×10)을 보면서 '정말 재미있는 분'이시라고.. 또한 'your idol'을 좋아하는 취향까지 겹친다며 어느새 집안 아이돌 순위권에 등극! 미래의 혼공학습단에도 가입 의사를 밝히는 등, 혼공족 예약까지 완료됐습니다. 아이들이 아직 초등학생인데 꼭 혼공학습단 경험해보고 싶어 하네요. 그때까지 계속되길 바라봅니다!

 

 

 

 

■ 여름 방학 숙제

#	진도	기본 숙제(필수)	추가 숙제(선택)
여름방학 (7/28 ~ 8/3)	🏊‍♀️🏊‍♂️즐거운 여름 방학 보내세요!🏊‍♀️🏊‍♂️	1. 잘 먹기 2. 잘 자기	3. 완전 멋진 카페가서 1시간 이상 멍 때리고 오기

 

1. 잘 먹기: 복날에 딱 맞춰 4일 연속 치킨 먹으며 충실히 실천! 또 보내주신 '팥빙 젤라또 파르페'도 '팥빙 파르페' 추가해서 두 그릇 뚝딱 했습니다.
2. 잘 자기: 방학이니까 늦잠도 좀 자주고, 푹 쉬었습니다.
3. 완전 멋진 카페에서 1시간 이상 멍 때리기: 완전은 아니지만 좀 멋진 집 근처 카페에 들러 1시간 넘게 넉 놓고 쉬었습니다. 커피향과 함께 방학의 여유를 만끽하며 대만족! 방학의 소확행, 제대로 챙겼던 한 주였습니다.

 

 

 

 

■ 공부한 내용

#	진도	기본 숙제(필수)	추가 숙제(선택)
5주차 (8/4 ~ 8/10)	Chapter 03	Ch.03(03-3) 사전 훈련 모델로 피스타치오 품종 이미지 분류 실습 후 결과 캡처하기	Ch.03(03-3) 허깅페이스 모델로 동일한 작업을 진행하고 결과 비교하기(p.183~)

 

 

 

 

□ 책의 주요 내용은 이전 숙제에서 정리해서, 생략합니다.

 

 

■ 기본 숙제

 ▷ Ch.03(03-3) 사전 훈련 모델로 피스타치오 품종 이미지 분류 실습 후 결과 캡처하기

  - 사전 훈련 모델인 Keras EfficientNetB7와 추가 숙제에서 다루는 Hugging Face EfficientNet-B0는 모두 ImageNet 같은 1000개 종류의 일반 이미지 데이터셋으로 학습되었기에, 피스타치오 품종 같은 특정 이미지는 모델이 인지하지 못하거나 비슷한 물체로 오분류 합니다.  → sea_slug(바다 민달팽이) 및 chiton(갑옷조개), conch(조가비), rugby ball(럭비공) 등

  - 때문에, 기존 사전 훈련 모델의 특징 추출부는 그대로 사용하고, 최종 분류기 부분을 레이어를 추가하여 새로 학습시켜 피스타치오 두 품종을 분류 가능하도록 전이 학습을 적용합니다. 이 경우 기존 학습된 지식은 유지하면서 추가로 피스타치오 품종을 구분할 수 있습니다.

• 사전 훈련된 특성을 활용하기 위해 EfficientNetB0의 가중치를 변경하지 않도록 trainable 속성을 False로 지정
• 새로 전역 평균 풀링층인 GlobalAveragePooling과 밀집층인 Dense(128, ReLU), Dense(1, sigmoid) 2개 추가
• 데이터셋을 image_dataset_from_directory로 불러와 폴더별로 나뉘어 있는 이미지를 로드
• RMSprop 옵티마이저, binary_crossentropy 손실함수로 20번의 에포크 동안 모델을 훈련
• 학습 결과 정확도가 97~98%로 빠르게 향상

 

 

 

 

■ 추가 숙제(선택)

 ▷ Ch.03(03-3) 허깅페이스 모델로 동일한 작업을 진행하고 결과 비교하기(p.183~)

  - 사전 훈련 모델은 일반 적인 사물에 대해서만 훈련되어 있으므로, 피스타치오 품종을 인식하지 못하고 비슷한 질감과 모양 기반으로 분류를 진행합니다. 따라서 'sea_slug', 'chiton', 'conch', 'flatworm', 'dough' 등 바다 생물이나 반죽 같은 사물로 분류하는 경향을 보입니다. 때문에 이런 경우에는 위와 같이 전이학습이 필요합니다.

 

  - 진행하다보니 키르미지, 시르트와 같은 피스타치오 품종에 대한 궁금증이 생겼으며, 다음 문서를 참고하여 이 두 품종을 정리해봤습니다. 숙제를 하다보니 딥러닝이 아니라 피스타치오에 대한 지식도 쌓이네요.

• Nut quality of 'Kirmizi', 'Siirt' and 'Ohadi' pistachio cultivars as affected by different pollinators (다양한 수분수가 '키르미지', '시르트', '오하디' 피스타치오 품종의 견과 품질에 미치는 영향)

특징	Kirmizi (키르미지) 피스타치오	Siirt (시르트) 피스타치오
사진
주요 용도 및 특징	. 주로 제과/제빵 산업에서 사용 . 어두운 녹색을 띠는 경향 . 초콜릿, 페이스트리 등 고급 과자류에 주로 사용	. 주로 간식용으로 선호 . 껍질이 잘 벌어지는(개각률↑) 경향 . Kirmizi보다 크기가 크고 밝은 색의 알맹이
형태	길쭉한 형태 (Long type)	둥근 형태 (Round type)
100개당 무게	74.00 ~ 79.40 g	84.48 ~ 96.34 g
개각률 (Split nut ratio)	25.31 ~ 36.92%	17.53 ~ 35.01%
껍질 비율 (Kernel ratio)	47.12 ~ 49.38%	43.24 ~ 45.10%
비어있는 열매 비율 (Blank nut ratio)	29.68 ~ 37.02%	27.82 ~ 38.90%
커널 오일 함량	39.73 ~ 43.51%	38.61 ~ 44.16%
단백질 함량	18.23 ~ 19.09%	17.51 ~ 18.08%