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늦깎이 공대생의 인공지능 연구실
[해석할 수 있는 기계학습(7-1)]학습된 특성(Learned Features)
합성곱 신경망(Convolutional Neural Netowrk)은 원본 이미지의 픽셀에서 추상적인 특성과 개념을 학습합니다. 특성시각화(Feature Visualization)은 활성 최대화에 의해 학습된 특성들을 시각화합니다. 신경망 해부(Network Disserction)는 신경망 단위(채널)를 사람의 개념을 기준으로 분류합니다. 심층신경망(Deep Neural Network)은 숨겨진 레이어인 은닉층(Hidden layer) 내의 고차원적인 특성을 학습합니다. 이는 가장 큰 장점이자 특성 공학(Feature Engineering)의 필요성을 줄여줍니다. 여러분이 SVM(Support Vector Machine)으로 이미지 분류기를 만들려 한다고 가정해봅니다. 원본이미지의 픽셀 메트릭스값은 SV..
해석할 수 있는 기계학습/7. 신경망 해석
2021. 6. 21. 19:52