[머신러닝 입문 스터디] 10주차 - 이미지를 위한 인공 신경망

합성곱 신경망의 구성요소

• 합성곱: 밀집층과 비슷하게 입력과 가중치를 곱하고 절편을 더하는 선형 계산. 입력을 일부만 사용한다.
• 필터: 합성곱 층의 필터는 밀집층의 뉴런에 해당한다. 필터의 가중치와 절편을 커널이라고 부르며, 자주 사용되는 커널의 크기는 (3,3) 또는 (5,5)이며, 커널의 깊이는 입력의 깊이와 같다.
• 특성 맵: 합성곱 층이나 풀링 층의 출력 배열. 필터 하나가 하나의 특성 맵을 만든다.
• 패딩: 합성곱 층의 입력 주위에 0으로 채워진 픽셀.
  • 밸리드 패딩: 픽셀을 사용하지 않음
  • 세임 패딩: 합성곱 층의 출력 크기를 입력과 동일하게 만들기 위해 입력에 패딩을 추가
• 스트라이드: 합성곱 층에서 필터가 입력 위를 이동하는 크기. 일반적으로 1픽셀 사용
• 풀링: 가중치가 없고 특성 맵의 가로세로 크기를 줄이는 역할을 수행한다. 대표적으로 최대풀링과 평균풀링이 있으며 (2,2) 풀링으로 입력을 절반으로 줄인다.
  
  

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합성곱 신경망의 시각화

• 가중치 시각화: 합성곱 층의 가중치를 이미지로 출력하는 것. 합성곱 신경망은 주로 이미지를 다루기 때문에 가중치가 시작적인 패턴을 학습하는지 알아볼 수 있다.
• 특성 맵 시각화: 합성곱 층의 활성화 출력을 이미지로 그리는 것. 가중치 시각화와 함께 비교하여 각 필터가 이미지의 어느 부분을 활성화시키는지 확인할 수 있다.
• 함수형 API: 케라스에서 신경망 모델을 만드는 방법 중 하나. Model 클래스에 모델의 입력과 출력을 지정한다. 전형적으로 입력은 Input() 함수를 사용하여 정의하고 출력은 마지막 층의 출력으로 정의한다.