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코린이의 공부일기
[Boost Camp]U stage_CNN 본문
AI 란 ?
사람의 지능을 컴퓨터 시스템으로 구현하는 것
그 지능은 어디까지 일까?
기억과 이해 및 사고능력, 인지능력 등 넓은영역을 다룸.
그렇다면 computer vision과 사람의 시각은 어떤 연관성이 있을까?
*사람이 사용하는 오감 중 시각에 가장 많이 의존함.
1. 사람의 관점
2. 컴퓨터 관점
1. Computer Graphics (Rendering)
도출된 정보를 통해서 2D이미지를 Drawing하는 것
2. Computer Vision(Inverse rendering)
1번과 반대로 어떠한 이미지의 정보를 컴퓨터가 읽을 수 있는 정보로 가져오는 것
Computer vision으로 어떻게 사람의 시각 인지능력을 구현할까 ?
기본적인 single layer neural network 의 예시를 들어보자.
픽셀들을 여러 다른 가중치들로 weighted sum(가중합)을 진행하고 Activiation Function을 통해 classification score로
도출하는 방식이다.
만일 영상구조에 적용되면 문제점은 무엇일까 ?
영상처럼 reshape을 한다면 layer가 1층이기 때문에 평균이미지들 처럼 보이는 것 이외에는 잘 분류할 수 없다.
또한 Test time에서의 적용시점에 문제가 있다.
학습 시에는 모델이 하나의 horse 전체모습을 학습했기 때문에 Cropped 된 사진은 다른 해석을 할 수 있다.
그렇다면 fully connected layer (X) -> locally connected layer로 살펴보자 !
하나의 특징을 extract 하기 위해서 전체 픽셀을 고려하지 않고,
부분적인 영역들만 connection만 고려한 것 ! 그렇기 때문에 cropped image도 구분할 수 있다.
-> 필요한 parameter가 획기적으로 줄어들 수 있다.
->더 적은 parameter들로 효과적인 특징을 추출할 수 있으며 overfitting도 방지 할 수 있는 큰 장점을 가지고 있다.
AlexNet
Alex는 layer가 7개로 딥해지는 구조이며 ReLU와 Dropout을 사용한다.
-> path가 두 군데로 나누어져 훈련하는 이유는 gpu 메모리가 모자르기 때문.
+Average pooling vs flatten
global average pooling - 패널 별로 평균 값을 구하여 채널 개수 만큼 벡터 개수를 구하는 것.
flatten - 벡터의 개수를 그대로 쓰는 것
-> 둘은 벡터화 시켜주는 것은 같지만 dimension의 차이는 있다.
Receptive field in CNN
receptive field 란 하나의 element가 나오게 해주는 입력픽셀의 영역을 뜻한다.
-> 여러 layer로 구성 될 수 있다.
09-06 회고
오늘은 새로운 팀원 분들을 만난 날!
뭔가 level1 때 뵙던 분들이랑 느낌이 확실히 달랐다. : )!
그리고 오늘은 뭔가 너무 정신이 없어서 프로젝트 주제를 선정을 못했는데
내일 꼭 해서 회고에 올릴 예정이다 ლ|'ー'ლ| (내일은 꼭..!)
그리고 오늘 1기 분들의 meet up 이 있었는데 너무너무 좋은 말씀 많이 해주셨는데
특히, jupyter 보다는 vs code을 꼭 쓰면서 github을 많이 사용해서 익숙하게 만드는게 정말 중요하다는 걸
다시 상기시킬 수 있었다.
그리고 이렇게 좋은 팀원 들과 캠퍼들과 함께 같은 길을 걸으면서 서로 부족한 부분을 채워주고 협업하는게
너무 좋은 기회라는 걸 다시금 깨달았다
이렇게 좋은 사람들을 만난 만큼 나도 열심히해서 부캠에서의 경험은 나의 큰 성장을 발판삼는
밑거름이 됐으면 좋겠다.
+ 그리고 오늘 1기 수료생 분께서 스트레스 받고 힘들 때 나가서 노래들으면서 혼잣말 하신다는데
나도 해볼예정이다 ◕‿◕✿
*09-07 계획
1. 필수과제 끝내기
2. cv 관련 토이 프로젝트 주제선정
3. 사소한거라도 ! commit 하기
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