Marlangcow의 Datalab

LeNetLeNet 이미지 분류 모델은 문서 인식을 위한 모델이며, 실용적인 응용분야에 CNN과 역전파 방법이 처음 적용된 모델이다. MNIST database미국 우편 공사의 우편번호 손글씨를 컴퓨터로 인식하기 위한 연구 과정에서 MNIST database가 구축되었는데,MNIST는 필기체 숫자 이미지를 모아놓은 데이터셋이다. 위의 이미지와 같이 다양한 스타일의 숫자 글씨들을 정확히 인식할 수 있는가에 대한 대표적인 Classification 문제다.  MNIST database는 28 x 28 픽셀의 흑백톤이미지로, 약 7만장의 이미지로 구성되어 있다. 손글씨는 사람마다 제각기 다른 형태로 쓰게 된다. 따라서 활자체를 인식하는 것보다 상당히 어려운 문제였다.  그러면 이제 LeNet의 모델 구조를 살..

Pooling Layer란?CNN에는 Convolutional Layer 외에도 Pooling Layer라는 특징적인 레이어가 있다. Pooling Layer는 단어 그대로 Pooling 연산이 이루어지는 레이어인데, Pooling Layer의 목적은 다운샘플링을 하는 것이다. 다운샘플링이미지에서 다운샘플링이란, 동일한 이미지를 좀 더 적은량의 정보로 표현하는 것이다.예를 들어 가로x세로 100px의 이미지를 50x50픽셀로 해상도를 절반으로 줄인다고 생각하면 된다. Pooling 연산Pooling 연산은 Convolution 연산과 비슷하게 이미지의 kernel을 옮겨 가면서 적용하는 데, 보통 stride를 2로 움직인다. 마찬가지로 이 영역을 대표하는 값 하나를 출력한다는 점에서 Convolutio..

Convolution Layer란?Convolution 연산이 수행되는 네트워크 레이어로, Convolution 연산은 결국 지역적 특성을 추출하는 과정이라고 볼 수 있다.Convolution 연산 방법Convoltion 연산은 어떻게 하는걸까? 간단히 말하자면 입력 데이터에 Kernel이라고 불리는 필터를 적용해서 값을 계산하는 과정이다.필터는 카메라의 렌즈와 비슷한 역할을 하는데, 카메라 필터는 렌즈앞에 씌워서 센서에 맺히는 상에 변화를 주는 역할로 어떤 입력이 필터를 통과하면 변형을 가하여 조금 바뀐 결과물이 나오는 것이다. 그럼 Convolution Filter는 어떤 계산을 하는걸까? Convolution Filter는 이미지 사이즈보다 작은 크기의 행렬이다. 아래 이미지에선 가로 3칸, 세로 ..

CNN이란?강아지와 고양이를 구분하는 딥러닝을 만든다고 할 때, 이미지 데이터를 컴퓨터가 인식할 수 있는 형태로 표현하게 되는데 기본적으로 비트맵이란 형식으로 나타내게 된다.  비트맵은 가로x세로 크기가 있는 영역에 픽셀이라고 부르는 점을 찍어서 그림을 표현하는 방식이다. 각 픽셀은 픽셀값이라고 부르는 빛의 강도를 가지고 있다.  아래 숫자 1 이미지는 글씨 영역에 해당하는 윗 부분은 검은색으로 되어 있고 아래로 갈 수록 점점 밝은 회색으로 되어 있다. 흰색이 빛의 강도가 가장 강한 것으로 255, 검은색이 0으로 표현된다.  그렇다면컬러 이미지는 어떻게 표현할까? 빛의 삼원색인 빨강, 초록, 파랑을 각각 나눠서 표현하게 되는데 채널이라고 부르는 동일한 크기의 영역 각각에마찬가지로 빨강, 초록, 파랑 빛..