CNN (2) 썸네일형 리스트형 [DeepLearning] GPU-Net을 활용한 이미지 분류_1 국내에는 번역본이 많이 보이질 않아서 pytorch문서와 NVIDIA 발 논문의 직접 해석을 진행했습니다. 꽤 최근 모델이었던 것 같습니다. 이번 시간에는 요즘 정말 핫한 그래픽 카드 전문 기업인 NVIDIA에서 밝혀낸 GPU-Net모델을 official하게는 아니고 잠깐 소개하는 시간을 가져보겠습니다. pytorch 공식 문서에서 본 내용으로 테스트를 진행하던 중 꽤 흥미로운 결과값을 보이는 이미지들이 있어서 그 부분도 같이 가져왔습니다. ✅ 주의 ※ 의 내용을 따르나, 논문 해석상의 오류나 의역이 존재할 수 있습니다. 먼저, GPU net은 쉽게 말하자면 CNN(Convolution Neural Network)에서 이미지 분류와 정확도에 특출난 성능을 보이는 신규 모델로, 현재까지는 특정 영역(추론).. [DeepLearning] CNN(Convolution Neural Net) 강의 필기 ※ 본 글은 딥러닝 강의를 정리한 부분입니다. DNN의 문제의식 DNN에서 우리는 Hidden Layer를 여러 개 만들어서 더 나은 학습을 시도했었습니다. 하지만 이는 자연계 이미지의 일반적인 특성을 잘 반영하진 못했습니다. 1. 인접 변수간의 높은 상관관계를 갖고 있음 - Spatially - local correlation을 고려해야 합니다. 예컨대 동물의 눈, 코, 입 등의 요소들은 가까운 pixel안에서는 유사한 rgb값을 갖고 있습니다. 다크아칸 군을 다시 데려왔습니다. 다크아칸의 얼굴을 계속 확대해보면 가까운 머리 이미지는 유사한 RGB값을 갖고있다는 점을 알 수 있습니다. (실제 색상입니다) * 그렇다면 공간적으로 인접한 곳에서 feature를 추측해 보는 것은 어떨까요? 이것이 인접 변수.. 이전 1 다음
