MNIST 숫자 분류, 기본 모델부터 정확도 99.5% 까지
in Machine Learning on 예제로 이해하는 이론, Tutorial
텐서플로우(Tensorflow 2.0) 기반으로 여러가지 예측모델을 구현하면서 MNIST 숫자 이미지 분류를 정답률 99.5% 까지 달성하기까지의 과정을 포스팅합니다.
기본적인 로지스틱 회귀(Logistic regression)부터 이미지 인식에 좋은 성능을 보이는 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 까지 구현해봅니다. 단계별로 정답률을 올려보면서 머신러닝 이론들을 이해해보는 것을 목표로 합니다.