오뚝이개발자

- 딥러닝이란 층을 깊게 한 신경망 데이터 확장(data augmentation) - 입력 이미지(훈련 이미지)를 알고리즘을 동원해 '인위적'으로 확장한 것 - 데이터가 적을 때 효과적인 수단 - 간단하지만 정확도 개선에 효과적 - 회전, 이동에 의한 변형 - 이미지 일부를 잘라내는 crop - 좌우를 뒤집는 flip - 크기변화(scale), 밝기수정 등. 층을 깊게 하는 것의 이점 - ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) 대규모 이미지 인식 대회에서 최근 상위를 차지한 기법 대부분은 딥러닝 기반이며 그 경향은 신경망을 더 깊게 만드는 방향으로 가고 있다.(층의 깊이에 비례해 정확도가 좋아진다.) - 깊은 신경망은 그렇지 않은 경우보다 ..

합성곱 신경망 CNN은 Convolutional Neural Network의 약자이다. 이미지 인식과 음성 인식 등 다양한 곳에서 활용되는데, 특히 이미지 인식 분야에서 딥러닝을 활용한 기법은 거의 CNN을 기초로 한다. CNN의 구조 - 완전연결 신경망(fully-conected) : 인접하는 계층의 모든 뉴련과 결합 - 완전히 연결된 계층을 Affine 계층이라는 이름으로 구현 - CNN : 합성곱 계층(Conv)과 풀링 계층(Pooling)이 추가됨. - Conv -> ReLU -> (Pooling) 흐름으로 연결(Pooling은 생략되기도 함) - 지금까지의 Affine -> ReLU 연결이 Conv -> ReLU -> Pooling으로 바뀌었다고 생각하면 쉽다. - 마지막 출력 계층에선 Affi..