AI37 [용어 정리] 이미지 처리 딥러닝 [딥러닝 용어] 이미지 처리 딥러닝 합성곱 작은 필터를 이용해 이미지로부터 특징을 뽑아내는 알고리즘 CNN 합성곱층을 반복적으로 쌓아서 만든 인공 신경망 특징 맵 합성곱층의 결과 합성곱층이 특징을 추출한 뒤의 이미지 데이터 증강과 전처리 더 원활한 학습을 위해 데이터를 수정하는 기법. 데이터 증강은 이미지를 회전시키거나 잘라내는 등, 데이터 하나로 여러가지 형태의 다른 데이터를 만들어 개수를 늘리는 기법 데이터 전처리는 학습에 이용되기 이전에 처리하는 모든 기법을 의미함 데이터 증강도 데이터 전처리의 일종 이미지 정규화 이미지의 픽셀 간 편향을 제거하는 데 사용 각 채널의 분포가 동일해지므로 학습이 원활하게 이루어짐 패딩 이미지 외곽을 0으로 채우는 기법으로, 합성곱 전 후 이미지 크기를 같게 만들어 줌.. 2024. 1. 15. [용어정리] 파이토치 회귀 분석 [용어정리] 파이토치 회귀 분석 사이킷런(scikit-learn) 데이터 분석 및 머신러닝용 파이썬 라이브러리. 다양한 데이터셋도 제공한다. 특징(feature) 딥러닝에서 결과를 예측하는 데 사용되는 데이터 요소. 피처, 특성이라고도 부른다. 선형회귀(linear regression) 데이터를 y와 x의 관계를 나타내는 직선으로 나타내는 방법 평균 제곱 오차(MSE) 오차에 제곱을 취하고 평균을 낸 값 배치(batch) 딥러닝 모델의 가중치를 업데이트시킬 때 사용되는 데이터의 묶음 단위 에포크(epoch) 배치 크기 단위로 전체 데이터 모두를 학습하는 단위 이터레이션(iteration) 1 에포크를 완성시키는 데 필요한 배치의 반복 횟수 2024. 1. 13. [용어 정리] 딥러닝 입문 [용어 정리] 딥러닝 입문 1. 모듈 파이토치에서 모듈은 신경망을 구성하는 기본 객체이다. 모듈에는 구성요소를 정의하는 __init__() 함수와 순전파의 동작을 정의하는 forward() 함수가 있다. 2. 신경망 간단한 신경망은 nn.Sequnetial, 복잡한 신경망은 nn.Module을 이용한다. 3. MSE(평균 제곱 오차) MSE(평균 제곱 오차)는 값의 차이의 제곱의 평균, CE(크로스 엔트로피)는 두 확률 분포의 차이이다. 회귀는 MSE, 분류는 CE 손실을 이용한다. 4. 다중분류 신경망의 입력으로 여러 범주로 분류하는 알고리즘 5. 피처 신경망의 입력으로 들어오는 값으로 데이터가 갖고 있는 특징 말 그대로 특징이라고 부름 6. 배치 데이터셋의 일부로 신경망의 입력으로 들어가는 단위, 에.. 2024. 1. 11. [용어정리] 딥러닝 기본 개념 정리 [용어정리] 딥러닝 기본 개념 정리 1. 인공 뉴런(퍼셉트론) - 입력값과 가중치, 편향을 이용해 출력값을 내는 수학적 모델 2. 단층 인공 신경망 - 퍼셉트론을 하나만 사용하는 인공 신경망 3. 다층 인공 신경망 - 퍼셉트론을 여러 개 사용하는 인공 신경망 4. 입력층, 출력층, 은닉층 - 입력값을 표현하는 입력층, 신경망의 출력을 계산하는 출력층, 입력층 이후부터 출력증 전까지는 은닉층 5. 가중치 - 입력의 중요도를 나타내고 편향은 활성화의 경계가 원점으로부터 얼마나 이동할지를 결정 6. 활성화 함수 - 해당 뉴런의 출력을 다음 뉴런으로 넘길지를 결정 시그모이드 함수는 뉴런의 출력 값을 0과 1 사이로 고정 7. 손실 함수 - 정답과 신경망의 예측의 차이를 나타내는 함수 8. 경사 하강법 - 손실을.. 2024. 1. 10. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 10 다음 728x90
