SLAM이 처음이신분들은 SLAM의 수학적 원리 이해도 좋지만 다양한 데이터셋을 받고, 열어보고, 만져보는거부터 출발하셔도 좋을거같아요
SLAM/resources 2020. 1. 30. 17:14SLAM이 처음이신분들은
SLAM의 수학적 원리 이해도 좋지만
다양한 데이터셋을 받고, 열어보고, 만져보는거부터 출발하셔도
좋을거같아요
그런의미에서 SLAM쪽에서 가장 유명한 KITTI dataset
을 열어보는 노트북이 있어 공유합니다.
SLAM이 처음이신분들은
SLAM의 수학적 원리 이해도 좋지만
다양한 데이터셋을 받고, 열어보고, 만져보는거부터 출발하셔도
좋을거같아요
그런의미에서 SLAM쪽에서 가장 유명한 KITTI dataset
을 열어보는 노트북이 있어 공유합니다.
Hyper Parameter Tuning을 자동으로 해주는 Keras Tuner에 대한 tutorial을 공유해드립니다
Keras Tuner를 사용하시면 Bayesian Optimization, Hyperband, Random Search algorithm을 이용하여 내가 만든 model의 hyper parameter를 자동으로 tuning할 수 있습니다
사용법도 매우 간단하고 TensorFlow쓰시는 분들은 tf.data와 호환가능합니다
또 ResNet과 Xception이 built-in model로 포함되어 있어서 이 model을 쓰실 분들은 따로 model을 만드시지 않아도 됩니다
multi-GPU에서의 distributed tuning(data parallel과 trial parallel 모두 가능)도 지원합니다
심지어 Scikit-learn으로 작성한 model도 tuning 가능합니다
빨리 저부터 써봐야겠네요!!
자세한 내용은 아래 blog를 참조해주세요!
https://blog.tensorflow.org/2020/01/hyperparameter-tuning-with-keras-tuner.html