deep learning2 Lec 10-1: CNN - Convolution 연산 딥러닝 공부 17일차 합성곱 신경망(CNN, Convolution Neural Network)는 이미지 처리에 탁월한 성능을 보입니다. 합성곱 신경망은 크게 Convolution Layer(합성곱층) 과 Pooling Layer(풀링층)으로 구성되어있습니다. 합성곱연산이 필요한 이유 앞서 우리가 예제 코드로 해보았던 MNIST 처럼 글자를 분류하고 싶다고 가정해보겠습니다. 아래의 그림은 알파벳 Y를 정자로 쓴 글씨와 휘갈겨 쓴 글씨 두개를 2차원 행렬로 표현한 것입니다. 사람이 보기에는 둘다 y로 보이지만 기계의 입장에서는 각 픽셀마다 가진 값이 거의 상이하므로 완전히 다른값을 가진 입력으로 인식합니다. 이를 다층 퍼셉트론으로 분류한다면 이미지를 1차원 백터로 변환하고 입력층으로 사용해야합니다. 이미지를.. 2023. 8. 28. Lec 09-3,4: Dropout & Batch Normalization 딥러닝 공부 15일차 이전에 Overfitting(과적합)을 방지할 수 있는 방법을 소개했었습니다. 다시 몇가지 적어보면 More training data Reduce the number of features Regularization Dropout 과적합을 방지하는 방법 중 하나인 Dropout에 대해서 오늘 공부해보겠습니다. Dropout dropout은 쉽게말하면 매 층마다 어떠한 확률로 일부는 버리고 남은 나머지들로 학습해나가는 것을 말합니다. 즉, 신경망의 일부를 사용하지 않는 방법입니다. 드롭아웃은 신경망 학습시에만 사용하고, 예측시에는 사용하지 않습니다. 학습시에 인공 신경망이 특정 뉴런 또는 특정 조합에 너무 의존적이게 되는 것을 방지해주고, 매번 랜덤 선택으로 뉴런들을 사용하지 않으므로 .. 2023. 8. 27. 이전 1 다음 728x90
