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keras.layers.GlobalAveragePooling1D 레이어란? 다른 사람이 만든 AI 모델 코드를 보는데, 마지막에 output을 내놓기 전에 바로 이 GlobalAveragePooling1D를 거치고 있는데 이게 무슨 뜻인지 모르겠어서 찾아보게 되었다. GlobalAveragePooling1D에 대한 설명을 보면, "시계열 데이터에 대한 전역 평균 풀링 작업"이라고 나와있다. 이렇게만 들으면 알기 어렵다. 다시 풀어서 설명하자면 시계열 데이터를 받아서 각 채널별로 평균(즉 전역 평균) 을 계산해 고정된 길이의 출력을 생성하는 역할을 한다. 이 레이어가 있으면 서로 다른 길이의 입력들이 주어져도 Average 값만을 선택함으로써 output를 고정된 길이로 만들 수 있다. 📌참고: pooli..

구글 로그인 시퀀스 다이어그램 구글 계정으로 로그인하는 OAuth 2.0을 다음과 같은 과정을 거쳐서 구성하려고 한다. UI/UX적으로 로그인/회원가입을 한번에 처리하고 싶어서, 구글 로그인 요청이 들어오면 1) 기존에 계정이 있을 경우 그냥 로그인만하고, 2) 계정이 없을 경우 회원가입을 진행해주는 로직으로 만들었다. 클라이언트는 Google OAuth Server에 Authorization Code를 요청한다. Google OAuth Server는 미리 설정되어 있는 Redirect URI로 Authorization Code를 전송한다. 여기서는 클라이언트가 구글 로그인을 처리하고 싶은 경로가 Redirect URI가 된다. 클라이언트가 이 Authorization Code를 Spring Boot 백..

나의 삽질 내역 처음 졸업 프로젝트를 위한 CI/CD를 구축하려고 했을 때 고민을 많이 했었다. 일단 졸업 프로젝트를 위한 API 개발이 활발해지면서 새로운 백엔드 서버를 배포해야 하는 일이 한 손가락을 넘어가며 CI/CD는 반드시 필요한 상황이었다. 그런데 어떤 방식으로 CI/CD를 구축할지가 고민이었는데, 내가 기존에 해본 적 없는 방법을 도전해보고 싶다는 생각이 들었었기 때문이다. 그렇게 많은 삽질을 하고 결론적으로는 GitHub Action으로 회귀하게 된 내역은 다음과 같다. 1. Jenkins 사용 우선 젠킨스는 조금 고민하다가 보류했다. 예전에 인턴할 때 AWS EC2에 젠킨스를 구축했던 경험이 있었는데, 그때 프리티어로 지원되는 t2.micro의 스팩으로는 젠킨스가 돌아가지 않아서 스팩을 ..

keras.layers.Dropout 레이어란? 드롭아웃 레이어는 훈련 중 각 단계에서 빈도율(rate)에 따라 input units을 무작위로 0으로 설정하여 과적합(overfitting)을 방지하는 역할을 한다. 즉, 쉽게 말해서 신경망에서 일부 뉴런을 없애버린다고 보면 된다. 드롭아웃이 과적합을 방지하는 과정은 사진의 해상도를 생각하면 될 것 같다. 해상도가 높은 얼굴 사진은 특정한 한명만 나타낼 수 있지만, 해상도가 낮아지면 디테일이 떨어지면서 인물 얼굴 형태의 보편적인 특성만을 가지게 되는 것과 같다. Dropout에 의해서 0으로 설정되지 않은 inputs은 1 / (1 - rate)로 스케일이 조정된다. 따라서 input data의 총합(sum)은 변경되지 않도록 한다(예를 들어서, drop..

Kears란? 케라스(Keras)는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리입니다. 케라스는 딥러닝 비전문가라도 각자 분야에서 손쉽게 딥러닝 모델을 개발하고 활용할 수 있도록 직관적인 API를 제공하고 있습니다. 케라스는 텐서플로 위에서 동작하는 라이브러리 입니다. 처음 머신러닝, 딥러닝을 시작하고 매우 간단한 것을 제작하거나 빠른 시간 내에 프로토타이핑을 하고자 한다면 Keras가 훨씬 좋은 선택일 수 있습니다. 2.3. 케라스(Keras) - OneBook(Python & Deep Learning) 모델은 가능한 최소한으로의 제한하여 독립적으로 생성가능 합니다. 또한, 신경층(Neural Layers), 비용함수(Cost Functions), 최적화기(Optimizers), 초기화 스킴(Init..