미미로그

*본 글은 cs231n 12강의 내용을 정리 요악한 글입니다. 오늘은 ConvNet내부에서 어떤 일들이 벌어지는지 예쁘고ㅎㅎ 다양한 시각자료를 활용해 알아보겠습니다. CNN이 비난 아닌 비난(?)을 받는 가장 큰 이유는 바로 Black Box Problem때문입니다. Black-Box Problem이란 말 그대로 CNN안에서 일어나는 과정이 마치 Black Box안에 들어있는거같다는 비유로 붙혀진 이름입니다. 모델을 작성한 당사자도 CNN안에서 어떤 과정을 거쳐서 학습이 되는지 정확히 알 수가 없다는 문제가 있죠. 12강에서는 이런 문제점들에 맞서 CNN의 중관 과정들을 좀 더 직관적으로 나타내는 방법들을 배웁니다. 그 중에서도 input output과 직접적인 연관이 있는 first & last lay..

CS231n 11강 의 주제는 Detection and Segmentation이다. 여태까지는 Deep-Learning의 basic과 Image classification task를 중점적으로 다뤘다. 하지만 Computer Vision field에는 Image Classification 외에도 다양한 task들이 존재한다. 오늘은 그 중에도 Segmantation, Localization, Detection에 대해 다뤄보겠다. Semantic Segmentation : 이미지의 픽셀들이 어떤 클래스에 속하는지 예측하는 과정 Classification이 어떠한 객체를 단위로 분류했다면, Semantic Segmentation은 픽셀 단위로 분류한다. 모든 픽셀은 각자가 속해 있는 클래스 값을 가진다. 그..

오늘은 1편에 이어 2016년에 발표된 DCGAN -Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks에 대한 리뷰입니다. 논문에 흥미로운 Figure들이 많아 읽은 논문입니다. DCGAN에 앞서 GAN에 대한 내용을 참고하고 싶으시면 제가 정리한→ GAN 리뷰 ←를 보고 와주세요. DCGAN의 실험 결과를 살펴보기 전에, 결과 검증시 중요한 두가지 기준에 대해 먼저 소개하겠습니다. 1. Model is not producing high quality samples via simply overfitting/memorizing training examples ☞ 한마디로 Generator가 학..