딥러닝 학습 과정에 대해
▶ 학습이란 딥러닝 훈련 혹은 학습이란, 입력에 대한 모델이 예측한 답과 실제 정답의 차이를 줄여나가기 위한 과정 그리고 그를 위해, 딥러닝의 가중치를 업데이트하는 과정 그렇다면 학습을 위해 필요한 것과 그를 위한 과정은 다음과 같습니다. 입력에 대한 예측 값 > 순전파 정답과 예측의 차이 값 > 손실 함수 계산 가중치의 정보(기울기, 미분 값 등) > 역전파 그리고, 그 가중치를 업데이트하는 방법 > 최적화 ▶ 순전파, Forward Propagation 순전파는, 단순히 입력에 대한 딥러닝 모델의 답을 구하는 과정입니다. 공(Ball) 이미지가 들어왔을 때, 해당 공이 어떤 스포츠 공(5종: 축구, 농구, 야구, 골프, 탁구)인지 분류하는 모델이 있다고 해보겠습니다. 그렇다면 이미지는 입력층 -> 히..
2024. 3. 7.
CNN, 인간의 이미지 인식 과정을 흉내낸 방식 - 딥러닝, 컴퓨터 비전
CNN, Convolutional Neural Network ▶ MLP의 문제 MLP는 비교적 간단한 구조를 통해, 복잡한 비선형성 데이터를 학습할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 이미지 분야에서는 뛰어난 성능을 보이지 않는다. 이미지 데이터란, 색이라는 값을 가진 픽셀이 모여, 사물, 동물과 같은 의미를 가지는 객체를 보여주는 데이터를 의미한다. 사람은 이 이미지 데이터에서 모든 데이터, 즉 모든 픽셀 하나하나를 의미있게 보지 않는다. 특정 위치나 특정 모양, 그 이미지가 가진 특징의 조합을 중요하게 여기고, 그들을 통해 이 이미지는 '사람이겠구나..' 하고 인지하게 된다. 하지만 MLP는 이 과정에서 사람의 인지과정과 차이가 생긴다. MLP는 모든 픽셀을 중요한 데이터로 여기게 된다. 또한 MLP의 ..
2024. 2. 26.
