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tensorflow(텐서플로우) reducde_mean 의미 MSE 의 loss loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-T)) Cross-Entropy의 loss loss = -tf.reduce_mean( T*tf.log(y) + (1-T)*tf.log(1-y) ) tf.reduce_mean의 의미는 (1/N)Σ[N,i]을 가진다. cross entropy에는 1/N을 안 해주었지만 해주어도 loss를 줄이는 개념이기 때문에 상관없다. 쓰면 된다. 또 cross-entropy는 delta가 필요한데 안 쓰는 것을 통해 텐서플로우 내부적으로 넣어주는 것을 알 수 있다.. 2019. 8. 8.
로그인 시 쿠키를 안 돌려주는 경우 - 세션 이용 최초의 로그인 이후 해당 쿠키를 이용해서 다른 페이지에 요청을 보내는게 일반적이다. 하지만 로그인 후 쿠키를 반환 안해주는 사이트도 존재한다. 쿠키 없이 해당 웹페이지의 리소스에 요청을 보내면 인증되지 않아 거절된다. 이 때는 세션을 생성하여 로그인을 시키고 해당 세션 유지기간동안 요청을 보내는 식으로 사용하자. 2019. 8. 7.
텐서플로우(tensorflow) 설치 anaconda3 5.2.0 버전을 사용해야함.(python 3.6이 들어있는 버전) 왜냐하면 tensor flow 가 python 3.7을 지원하지 않기 때문. anaconda download link https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe anaconda prompt를 킨 후 아래 명령어 입력. pip install tensorflow 에러나는 경우 1. python -m pip install --upgrade pip 2. pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow 이외 에러 발생할 경우 클린 설치나 명령어 수정이 필요. 2019. 8. 7.
one hot encoding MNIST 기준으로 설명함. 정답이 0부터 9까지 10개 이기 때문에 10개로 one hot encoding을 구현. 8이 정답인 경우 -> [0,0,0,0,0,0,0,0,1,0] 정답이 되는 인덱스만 1로 처리하는 방식이다. 실제 구현은 다음과 같이 함. target_data = np.zeros(o_nodes) + 0.01 target_data[label] = 0.99 정답데이터가 확률을 의미하기 때문에 1과 0은 비현실적이다. 1과 0에 근사한 값을 one hot encoding representation에 이용한다. 0.99나 0.9999나 1과 가까운 값을 사용. cross entropy에서 두 변이 다 남아 있긴 하지만 loss가 크게 달라지진 않기 때문에 위와 같이 0, 1 대신에 근사한 소수.. 2019. 8. 6.

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