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Lecture AI/5장.컴퓨터 비전을 위한 딥러닝

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5. 컨브넷의 학습 시각화하기 딥러닝 모델을 '블랙 박스' 같다고 자주 이야기합니다. 학습된 표현에서 사람이 이해하기 쉬운 형태를 뽑아내거나 제시하기 어렵기 때문입니다. 일부 딥러닝 모델에서는 이 말이 어느정도 맞지만 컨브넷에서는 전혀 아닙니다. 컨브넷의 표현은 시각적인 개념을 학습한 것이기 때문에 시각화하기 아주 좋습니다. 2013년부터 이런 표현들을 시각화하고 해석하는 다양한 기법들이 개발되었습니다. 여기서 모두를 다룰 수는 없지만 가장 사용이 편하고 유용한 세 가지 기법을 다루겠습니다. 컨브넷 중간 층의 출력(중간 층에 있는 활성화)을 시각화하기 : 연속된 컨브넷층이 입력을 어떻게 변형시키는지 이해하고 개별적인 컨브넷 필터의 의미를 파악하는 데 도움이 됩니다. 컨브넷 필터를 시각화하기 : 컨브넷의 필터가 찾으려는 시각적인 패턴과..
4.사전 훈련된 컨브넷 사용하기 작은 이미지 데이터셋에 딥러닝을 적용하는 일반적이고 매우 효과적인 방법은 사전 훈련된 네트워크를 사용하는 것입니다. 사전 훈련된 네트워크는 일반적으로 대규모 이미지 분류 문제를 위해 대량의 데이터셋에서 미리 훈련되어 저장된 네트워크입니다. 원본 데이터셋이 충분히 크고 일반적이라면 사전 훈련된 네트워크에 의해 학습된 특성의 계층 구조는 실제 세상에 대한 일반적인 모델로 효율적인 역할을 할 수 있습니다. 새로운 문제가 원래 작업과 완전히 다른 클래스에 대한 것이더라도 이런 특성은 많은 컴퓨터 비전 문제에 유용합니다. 예를 들어 (대부분 동물이나 생활 용품으로 이루어진) ImageNet 데이터셋에 네트워크를 훈련합니다. 그다음 이 네트워크를 이미지에서 가구 아이템을 식별하는 것 같은 다른 용도로 사용할 수 있..
3. 소규모 데이터셋에서 밑바닥부터 컨브넷을 훈련하기 · 매우 적은 데이터를 사용해 이미지 분류 모델을 훈련하는 일은 흔한 경우입니다. 여러분이 전문적인 컴퓨터 비전 작업을 한다면 실제로 이런 상황을 마주치게 될 가능성이 높습니다. 보통 '적은' 샘플이란 수백 개에서 수만 개 사이를 의미합니다. 실용적인 예제로 4,000개의 강아지와 고양이 사진(2,000개는 강아지, 2,000개는 고양이)으로 구성된 데이터셋에서 강아지와 고양이 이미지를 분류해 보겠습니다. 훈련을 위해 2,000개의 사진을 사용하고 검증과 테스트에 각각 1,000개의 사진을 사용하겠습니다. 이 절에서 문제를 해결하기 위해 기본적인 전략 하나를 살펴볼 것입니다. 보유한 소규모 데이터셋을 사용해 처음부터 새로운 모델을 훈련하는 것입니다. 2,000개의 훈련 샘플에서 작은 컨브넷을 어떤 규제 ..
2. 합성곱 연산의 방법 완전 연결 층과 합성곱 층 사이의 근본적인 차이는 다음과 같습니다. Dense층은 입력 특성 공간에 있는 전력 패턴(예를 들어 MNIST 숫자 이미지에서는 모든 픽셀에 걸친 패턴)을 학습하지만 합성곱 층은 지역 패턴을 학습합니다. 이미지일 경우 작은 2D 윈도우로 입력에서 패턴을 찾습니다. 이 핵심 특징은 컨브넷에 두 가지 흥미로운 성질을 제공합니다. 학습된 패턴은 평행 이동 불변성을 가집니다. 컨브넷이 이미지의 오른쪽 아래 모서리에서 어떤 패턴을 학습했다면 다른 곳(예를 들어 왼쪽 위 모서리)에서도 이 패턴을 인식할 수 있습니다. 완전 연결 네트워크는 새로운 위치에 나타난 것은 새로운 패턴으로 학습해야 합니다. 이런 성질은 컨브넷이 이미지를 효율적으로 처리하게 만들어 줍니다.(근본적으로 우리가 보는 세..
1.합성곱 신경망 소개 컨브넷 정의와 컨브넷이 컴퓨터 비전 관련 작업에 잘 맛는 이유에 대해 이론적 배경을 알아봅시다. 컨브넷이 (image_height, image_width, image_channels) 크기의 입력 텐서를 사용한다는 점이 중요합니다(배치 차원은 포함하지 않습니다). 이 예제에서는 MNIST 이미지 포맷인 (28, 28, 1) 크기의 입력을 처리하도록 컨브넷을 설정해야 합니다. 이 때문에 첫 번째 층의 매개변수로 input_shape=(28, 28, 1)을 전달합니다. from keras import layers from keras import models model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', in..

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