cnn 썸네일형 리스트형 딥러닝에서 CPU와 GPU 성능 비교; 2. CNN (Conv2D) 모델 학습 측정 딥러닝에서 CPU와 GPU 성능 비교1. DNN (Dense) 모델 학습 측정2. CNN (Conv2d) 모델 학습 측정 3. CIFA-100 + CNN 모델에서 CPU와 GPU학습 비교이번에는 CIFA-100을 CNN으로 분류하는 모델을 간단하게 만들어서 학습하면서 CPU와 GPU의 학습 속도를 비교해 보기로 했다. 아래와 같이 Conv2D와 Pooling을 겹쳐서 쌓아 특성값을 추출하고 Dense로 분류하는 간단한 모델이다. 그래도 50 Epoch정도의 학습으로도 82% 정도의 정확도를 가질 수 있다. 물론 Conv2D와 Polling을 한 번 더 반복하면 90%의 정확도까지 올릴 수 있지만 속도 비교의 목적으로는 이 정도 모델로도 충분히 비교를 할 수 있을 것이라 생각된다. 이 모델은 975,692.. 더보기 이전 1 다음
