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모델 개발 시 가장 고통받는 순간은?
1위 • 데이터도 모델도 이상이 없는데 결과가 모호하게 나옴
2위 • 모델을 학습시키는데, 데이터의 반정도 돌다가 갑자기 죽음
3위 • 모델 빌드는 성공하는데 데이터만 넣으면 죽음
2위 • 모델을 학습시키는데, 데이터의 반정도 돌다가 갑자기 죽음
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1위 • 데이터도 모델도 이상이 없는데 결과가 모호하게 나옴
3 x 3 x 4
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Upsampling 도중…
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기본 모델 구현 + test case 작성 dataset 및 input pipeline 작성 dataset으로 돌려보고 에러 잡기
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텐서플로로 OCR 개발해보기: 문제점과 문제점과 문제점

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  • 8. 모델 개발 시 가장 고통받는 순간은? 1위 • 데이터도 모델도 이상이 없는데 결과가 모호하게 나옴 2위 • 모델을 학습시키는데, 데이터의 반정도 돌다가 갑자기 죽음 3위 • 모델 빌드는 성공하는데 데이터만 넣으면 죽음
  • 9. 2위 • 모델을 학습시키는데, 데이터의 반정도 돌다가 갑자기 죽음 Model Batch 5, 0, 4, 1 Batch size가 30이면 안죽고 64면 돌다가 죽어요!
  • 10. 1위 • 데이터도 모델도 이상이 없는데 결과가 모호하게 나옴 3 x 3 x 4 6 x 6 x 1 6 x 6 x 1 Upsampling 도중…
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  • 21. 기본 모델 구현 + test case 작성 dataset 및 input pipeline 작성 dataset으로 돌려보고 에러 잡기
  • 22. 기본 모델 구현 + test case 작성 dataset 및 input pipeline 작성 dataset으로 돌려보고 에러 잡기 conv2d layer norm conv2d layer norm maxpool x 3 Image(N x 32 x w x 1) LSTM LSTM softmax reshape OCR result (N x W/4)
  • 23. 기본 모델 구현 + test case 작성 dataset 및 input pipeline 작성 dataset으로 돌려보고 에러 잡기 conv2d layer norm conv2d layer norm maxpool x 3 Image(N x 32 x w x 1) LSTM LSTM softmax reshape OCR result (N x W/4) 2 1 3
  • 24. 기본 모델 구현 + test case 작성 dataset 및 input pipeline 작성 dataset으로 돌려보고 에러 잡기 conv2d layer norm conv2d layer norm maxpool x 3 Image(N x 32 x w x 1) LSTM LSTM softmax reshape OCR result (N x W/4) 2 1 3 shuffle batch read and decode tfrecord TFRecord files batch
  • 25. 기본 모델 구현 + test case 작성 dataset 및 input pipeline 작성 dataset으로 돌려보고 에러 잡기 conv2d layer norm conv2d layer norm maxpool x 3 Image(N x 32 x w x 1) LSTM LSTM softmax reshape OCR result (N x W/4) 2 1 3 shuffle batch read and decode tfrecord TFRecord files batch conv2d layer norm conv2d layer norm maxpool x 3 LSTM LSTM softmax reshape OCR result (N x W/4) shuffle batch read and decode tfrecord TFRecord files
  • 26. 기본 모델 구현 + test case 작성 dataset 및 input pipeline 작성 dataset으로 돌려보고 에러 잡기 conv2d layer norm conv2d layer norm maxpool x 3 Image(N x 32 x w x 1) LSTM LSTM softmax reshape OCR result (N x W/4) 2 1 3 shuffle batch read and decode tfrecord TFRecord files batch conv2d layer norm conv2d layer norm maxpool x 3 LSTM LSTM softmax reshape OCR result (N x W/4) shuffle batch read and decode tfrecord TFRecord files tf.Print tf.Print tf.Print tf.Print tf.Print
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  • 28. Quick Sort function [0, 1][1, 0] [0, 1, 3, 9, 10][1, 0, 3, 10, 9] [0, 4, 5, 1, ………] [0, 1, 2, 3, …..,]
  • 29. 적은 vocab / font 하나 / 하얀 배경 / No transformation 영어 vocab / font 여러개 / 단일 배경색 / transformation 영어 + 한글 vocab / font 여러개 / 배경 추가 / transformation
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  • 42. conv2d layer norm conv2d layer norm maxpool x 3 LSTM LSTM softmax reshape 촛푹파혐으집
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  • 46. 1 커널이미지 0 0 1 0 1 0 1 0 0 속성값 0.8 0.1 0.1 0.1 0.8 0.1 0.1 0.1 0.8
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