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CNN

사진에서 고양이를 판별할 때,2차원 사진을 1차원으로 바꿔야했다.데이터가 일자가 되었기 때문에 공간적인 관점이 사라진다.하지만 사람은 공간적으로 물체를 인식한다.그래서, AI도 공간적으로 인식할 수 있게 하려고 CNN을 구상해냈다. CNN의 주요 아이디어는 사진에서 선, 모서리를 우선 인식하고, 입과 눈을 인식하고, 마지막으로 전체적인 인상을 보는 것이다.사람은 작은 영역의 특징을 인식하는 "수용장"이라는 시각 처리 방식을 가지고 있다.수용장을 이용해서 점진적으로 크게 인식하는 사람의 방식을 모사한게 CNN이다.위와 같이 "필터"가 있다.한 사진에 저 작은 필터들을 대조해본 후에 필터패턴이랑 비슷한 부분을 추출한다.그 부분이 특징부분이 된다.필터에는 저런 것도 있고, 뭉게지는 것처럼 사진을 바꿀 수 있는..

딥러닝 2025.04.18

분류기 성능, 제대로. 재기. (Recall, Precision, F1)

결과는 대단하지만, 더 많은 데이터를 가져올 수록 정확도는 완전 떨어짐.성능을 맞은 확률로만 볼게 아니라 다른 방법으로도 봐야한다.실제로, 수집되는 데이터들이 편향적인 경우가 많아서 더더욱 중요하다. True PositiveTrue NegativeFalse PositiveFalse Negative가 있다. 항상 헷갈리는데 코로나 키트로 생각하면 된다.보통 키트의 결과를 Positive(양성), Negative(음성)이라고 하지 않는가?마찬가지로, 우리의 분류기가 참이라고 했으면 P이고, 거짓이라고 판별했으면 N으로 본다.앞에 True, False는 그 분류기가 실제로 맞았는지 틀렸는지를 말한다.키트가 오류가 있을 수 있듯이, 분류기도 마찬가지다. 예를 들어, 장미꽃을 구별하는 분류기가 False Posi..

딥러닝 2025.04.18