전체 글 (32) 썸네일형 리스트형 24.07.31 pre-trained CNN Modern CNNsLeNetAlexNetVGGGoogleNet(Inception)ResNetDensNetU-Net (medical imaging)ImageNet (Human performace: 5.1%) LeNetLeCun, Y (1998). Gradient-based learning applied to document recognition CNN 구조 등장AlexNetAlex, Hinton (2012) Structure ReLUDropoutData argmentation (overfitting 줄임)VGG-16/19Oxford (2014)Very Deep - 여기까진 layer의 깊이를 깊게해서 성능을 높이는 원리Inception(Google) NetMultiple branches (convol.. 24.07.30 CNN 3 2D Dealing with shapes C의 값은 Input과 Kernels에서 동일해야함 (즉, kernal이 input과 같은 차원의 행렬로 이뤄져있다)코드에 익숙해지기 전까지 항상 shape의 개수를 따져보는 연습을 하자Numbers of parameters: (w x h x C +1) x D1은 bias Multi-channel 2D Convolution1D signal is convered into a 1D signal2D signal into a 2DInput signal에서 neighboring parts인 것은 output signal에서도 이웃임 Structure of Convolution Layer Input Conv. blocks Convolution + activation (re.. 24.07.29 CNN 2 2024.07.16~07.22 프로젝트 2024.07.23~07.26 코로나 ㄷㄷ CNN(Convolutional Neural Network)이미지 처리와 패턴 익식에 탁월한 성능을 보여주는 신경망Image(픽셀로 이루어진 격자 형태의 데이터)의 공간적 특징을 추출하여 학습하고 패턴을 인식하는데 CNN을 사용 구성(Concolution/ Pooling/ Fully-connected layer=dense layer)합성곱 층(Convolutional layer)Convolution(합성곱)은 kernal과 이미지의 각 픽셀을 곱하여 합산하는 과정 Convolutional layer는 CNN에서 이미지 처리와 패턴 인식을 위해 주로 사용되는 중요한 구성요소Convolutional layer는 입력 이미지.. 이전 1 2 3 4 ··· 11 다음
