Altiora Petamus

ConvNets의 내부는 어떻게 생겼을까? - 입력데이터 -> 변화 -> Class scores 의 과정에서 "변화" 는 어떤 것을 의미할까? ConvNet에서 가장 쉽게 알아볼 수 있는 것은 first Layer AlexNet의 경우 filter의 크기가 3x11x11의 형태를 취하고 있음 filter들이 입력이미지를 지나면서 내적하여 만들어진 것이 first Conv Layer first layer는 입력이미지와 직접 연산이 되기 때문에 (직접적인 관계가 있기 때문에) 시각화 하는 것만으로도 의미를 알 수 있다. 각각의 필터는 입력 이미지에서 다양한 각도와 위치에서의 보색을 기반으로 특징을 찾는다. 이전 슬라이드에서 이용한 시각화 기법을 두번째 layer와 세번째 layer에 적용하여 출력한 결과, ..

이 카테고리는 Michgan에서 cs231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition을 진행했던 Justin Johnson교수님의 강의를 듣고 저의 생각을 정리하고 기록하는 공간입니다. 아래 링크들은 공부에 도움이 될만한 자료들을 모아놓은 것입니다. https://www.youtube.com/watch?v=dJYGatp4SvA&list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r ->고려대 DSBA http://dsba.korea.ac.kr/seminar/?category1=Lecture%20Review&mod=document&pageid=1&uid=17 CS231n(2016): Convolutional Neural Networks ..