전체 글 (12) 썸네일형 리스트형 이미지화된 악성코드 이진분류 CNN 학습 결과 with.Colab name : size : layer : epochs : batch : time : loss : acc : test loss : test acc : gpu : GPU Size Layer Epochs Batch Time Loss Acc Test Loss Test Acc 64 16-64 32 32 630s 0.5498 0.7330 0.5672 0.7283 64 16-64 64 64 53s 0.3337 0.8611 0.3966 0.8253 64 16-64 512 512 14s 64 16-512 32 32 154s 0.4366 0.7937 0.4138 0.8153 64 16-512 64 64 54s 0.4244 0.8015 0.4166 0.8090 64 16-512 128 128 889s 0.4273 0.7912.. 악성코드 이미지화 - ver.02 import os,sys from PIL import Image import csv from os.path import getsize def get_binarydata(filename): binary_values = [] file = open(filename, "rb") data = file.read(1) while data !=b"": try: binary_values.append(ord(data)) except TypeError: pass data = file.read(1) return binary_values def create_greyscale_image_specific_with(dataset, file_name_short_list, width=0): if(width == 0): size = le.. CNN과 개 고양이 분류하기 # CNN 개 고양이 분류하기 CNN은 1960년대에 신경과학자인 데이비드 휴벨(David Hubel)과 토르스텐 비젤(Torsten Wiesel)이 시각을 담당하는 신경세포를 연구하다가 서로 비슷한 이미지들이 뇌의 특정 부위를 지속적으로 자극하며 서로 다른 이미지는 다른 부위를 자극한다는 사실을 발견하여 발명되었다. 이미지의 각 부분에 뇌의 서로 다른 부분이 반응하여 전체 이미지를 인식하고, 이미지의 특징을 추출하여 우리 뇌가 인식한다는 것이다. CNN은 Convolutional Neural Network의 줄임말로서, 합성곱 신경망이라고도 한다. 이미지나 비디오같은 영상 인식에 특화된 설계로, 병렬 처리가 쉬워서 대규모 서비스에 적용할 수 있고, 최근에는 이미지뿐만 아니라 자연어 처리와 추천 시스템에.. 이전 1 2 3 4 다음
