모도리는 공부중

어제 수업에 이어서 진행. kr.smhrd.controller 패키지에 MemberRegisterController 클래스를 생성한다. package kr.smhrd.controller; import java.io.IOException; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; public class MemberRegisterController implements Controller { @Override public String requestHandler(HttpServletRequest request, Http..

전이학습(Transfer Learning) 전이학습이란 다른 데이터 셋을 사용하여 이미 학습한 모델을 유사한 다른 데이터를 인식하는데 사용하는 기법이다. 이 방법은 특히 새로 훈련시킬 데이터가 충분히 확보되지 못한 경우에 학습 효율을 높여준다. 사전학습모델을 이용하는 방법은 특성 추출(feature extraction)방식과 미세조정(fine tuning) 방식이 있다. VCG16의 구조 : 컨볼루션층 13개, MaxPooling 5개, Fully Connected Layer 4개로 구성 최종적으로 특성 맵의 크기는 (4, 4, 512) 컨볼루션 베이스 - 특성 추출 방식 (Feature Extractor) ← 우린 이 방식을 주로 사용한다. 전결합층 분류기 (Classfier) 전이학습 - 특성추출 방..

개발자는 모르겠으면 구글링을 잘해서 내가 모르는 부분에 대해 공부하고 잘 호라용하는게 중요하다. 모른다? 찾아라. 인터넷에 답이 있다. 다들 그렇게 공부하면서 성장한 것이니 앞으로 모르는 개념이 나오면 꼭 검색하도록 하자. 데이터베이스에 부하를 줄이고 유동적으로 관리하는 것을 커넥션 풀이라고 부른다. 여러개의 커넥션을 모아놓은 것은 팩토리라고 부른다. jdbc에서는 connection이라고 불렀던 용어를 myBatis에서는 SqlSession이라고 부른다. session은 클라이언트와 서버간의 고유한 연결라인이다. 이것을 sql에서 가져다 쓰는 것인데 이제부터 우리가 배우는 것은 myBatis이므로 connection이라는 단어 대신 SqlSession이라는 단어를 사용할 것이다. InputStream은..

아래는 특허도 나온 것이라고 한다. 신경망 cnn구조 maxpooling flatten 학습 손글씨 데이터를 마무리짓고 개, 고양이로 넘어갑시다. 과대적합 방지 - Dropout 함수 활용 드롭아웃은 학습을 하는 동안에만 적용되고 학습이 종료된 후 예측을 하는 단계에서는 모든 유닛을 사용하여 예측한다. 노드가 많아지거나 층이 많아진다고 해서 학습이 무조건 좋아진다고 볼 수 없음 → 과적합 과적합을 해결하는 가장 좋은 방법 → Drop out (은닉층에 배치된 노드 중 일부를 사용하지 않게 하는 방법) from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout # Conv2D : 컨볼루션 연..

jstl 라이브러리를 사용하려면 jstl api를 다운받아 라이브러리에 넣고 을 상단에 작성하여 세팅을 마친다. MemberVO에 num이라는 int값을 추가하고 getter와 setter를 생성, km.smhrd.model폴더에 MemberDAO라는 인터페이스(Interface)를 생성한다. package kr.smhrd.model; import java.util.List; public interface MemberDAO { // CRUD public int memberInsert(MemberVO vo); public List memberList(); // list니까 vo타입으로 받아줘야겠죠? public int memeberUpdate(MemberVO vo); // 0이면 실패, 1이면 성공. tr..