반응형 머신러닝21 [머신러닝] CNN 모델 구현 with Pytorch (CIFAR-10 dataset) 2022.07.21 - [Studying/Machine Learning] - [머신러닝] Convolution Layer - Padding, Stride, Dilation [머신러닝] Convolution Layer - Padding, Stride, Dilation 2022.07.21 - [Studying/Machine Learning] - [머신러닝] Convolutional Neural Network 이해하기 [머신러닝] Convolutional Neural Network 이해하기 이번 포스트에는 이미지를 다루기 위해 CNN을 정리해보겠다... gm-note.tistory.com 이전 포스트까지 CNN에 대한 것들을 대부분 다룬 것 같다. 이제 파이썬의 Pytorch로 사용해보겠다. 데이터는 torc.. 2022. 7. 22. [머신러닝] Convolution Layer - Padding, Stride, Dilation 2022.07.21 - [Studying/Machine Learning] - [머신러닝] Convolutional Neural Network 이해하기 [머신러닝] Convolutional Neural Network 이해하기 이번 포스트에는 이미지를 다루기 위해 CNN을 정리해보겠다. (이미지만 가능한 것으로 해석될 수 있는데 CNN은 text, sound, 일반 데이터들을 다 다룰 수 있다.) 강아지와 고양이 이미지가 있을 때 사 gm-note.tistory.com 저번 포스트에 CNN을 정리하며 padding, stride, dilation이라는 개념이 나왔었다. 이것을 정리해보겠다. Padding (zero) Padding은 이미지 테두리에 0을 붙여주는 것이다. 필터의 사이즈를 그대로 유지하는 기능.. 2022. 7. 21. [머신러닝] Convolutional Neural Network 이해하기 이번 포스트에는 이미지를 다루기 위해 CNN을 정리해보겠다. (이미지만 가능한 것으로 해석될 수 있는데 CNN은 text, sound, 일반 데이터들을 다 다룰 수 있다.) 강아지와 고양이 이미지가 있을 때 사람은 쉽게 구분할 수 있다. 하지만 컴퓨터가 보는 관점은 0과 1로 되어있는 숫자 들일뿐이다. 그러면 CNN의 원리를 이해하기 쉽게 설명해 보겠다. 위와 같이 강아지 이미지가 있다고 치면 조그만 필터로 사진 전체를 돌면서 특징을 찾는다. 이렇게 강아지 눈을 찾고, 코를 찾고, 발을 찾고 이런 특징들을 찾으면 '이 사진은 강아지다.'라고 판단할 수 있게 된다. 그러면 각 필터와 사진의 부분이 같은지 확인하는 convolution layer연산 방식을 보자. 필터는 우선 원하는 부분을 추출하기 위한 임.. 2022. 7. 21. [머신러닝] Activation function(활성화 함수) 정리 2022.07.18 - [Studying/Machine Learning] - [머신러닝] Pytorch Linear Regression & MLP - Mnist 활용 저번 포스트의 MLP 모델에 Relu 함수를 적용하였는데 설명이 필요할 것 같아 정리하게 되었다. 활성화 함수를 쓰는 이유를 설명하기 위해 예시를 들어 보겠다. 동물을 분류할 때 '눈 크기, 키, 몸무게, 발 사이즈, 색' 등의 많은 데이터가 있다고 가정을 할 때 몇 가지 데이터는 분류에 있어서 큰 가중치를 가지고, 몇 가지 데이터는 가중치가 낮을 수 있다. 이 가중치를 추가적으로 조절하고 여러 레이어를 통과하며 값이 어떻게 변할지 모르기 때문에 그 폭을 어느 정도 제어하는 역할 도 한다. 이를 모델에 학습시키기 위해 활성화 함수를 사용하게.. 2022. 7. 19. 이전 1 2 3 4 5 6 다음 반응형
