공부(Deep learning)/구현-개인적 이슈 썸네일형 리스트형 [tendorflow]데이터셋 정규화(whitening)의 필요성 데이터셋 정규화(whitening)의 필요성 데이터셋의 값 분포를 0에 맞추는 정규화(whitening)를 하지 않을경우 데이터셋에 0인 부분들이 너무 많아서(희소) 많은 레이어들을 거쳐서 최종적인 output 값이 [[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]]과 같이된다. (softmax를 거친경우) 그러나 정규화를 해주면[[0.00343778 0.02022134 0.0288361 0.09710948 0.08636719 0.21370631 0.43184397 0.1164527 0.0004596 0.00156549]] 과 같이 된다. 0의 결과는 cross entropy함수의 log 부분에서 nan을 발생시킬 위험이있고1의 결과는 학습이 안이루어지게끔한다. 따라서 softmax 전에 cro.. 더보기 구현 에러 정리 'NoneType' object is not iterable 코드: def get_trainset_asnumpy(self): if(type == 10 ): return dict[b'data'] , dict[b'labels'], dict[b'labels'] elif(type == 100): return dict[b'data'],dict[b'fine_labels'], dict[b'coarse_labels'] else: return None 에러: train_X , train_Y_, _ = dataset_maker.get_trainset_asnumpy() TypeError: 'NoneType' object is not iterable self.type 으로 썼어야 했는데 그냥 type으로 써서 생긴 문제였다... 더보기 이전 1 다음