Visualizing CNNs(Pt. 1)- 이미지 픽셀에서 CNN이 패턴을 발견해 내는 그 과정을 시각화하여 확인해보자.- 앞서 CNN이 어떻게 작동하는지 이해하기 위해선 activation map과 콘볼루션 레이어를- 시각화 하여 보는것이 매우 중요하다는 것을 언급했었다.- 스탠포드 대학의 CS231n 코스 : visualizing what CNNs learn- OpenFrameworks- 웹캠을 통해 실시간으로 CNN에 학습 될 패턴들을 보여주는 app- visualizing CNN filters - YOUTUBE- visualizing how CNNs see the world - Keras blog post - CNN을 이해하기 위해 고안된 방법으로는 콘볼루션 레이어에서 필터를 가져와- 그 필터의..
Groundbreaking CNN Architectures- ImageNet은 1000개의 각기 다른 카테고리 안에 총 천만개가 넘는 그림을 가지고 있는 데이터셋이다.- 2010년부터 ImageNet은 "ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition" 이라는 프로젝트를 진행하는데,- object recognition과 classification에 있어 가장 최상의 CNN모델을 찾는 컴피티션이다. - 첫번째로 선정된 모델은 2012년 토론토대학의 팀에의해 개발된 AlexNet 이라는 모델이다.- AlexNet 팀은 그 당시 최고성능의 GPU를 사용하여 일주일간 네트워크를 학습시켰고,- ReLU activation function과 dropout을 overfit..