아롱이 탐험대

activation function에 이어 data preprocessing에 대해 알아보자 데이터의 전처리 과정은 우선 각각에 대해 평균을 빼줌으로써 zoro-centered 시키는 과정을 통해 정규화를 진행한다. 하지만 image에서는 zero-centered 과정은 필요하지 않다. 그 이유는 각각의 pixel은 0~255까지의 범위이기 때문이다. PCA와 Whitening이라는 주성분 분석은 데이터의 차원을 줄이고자 진행한다. 하지만 이미지에서는 이것 또한 쓰지 않는다. image에서는 전체 img에서 평균이 되는 img를 빼주거나 아니면 channel별로 mean값을 빼주는 방법이 있다. 이 두 가지 방법 중 후자인 channel의 mean을 빼주는 방식이 더욱 간편하다. 다음은 매우 중요한 we..

지난 시간에 이어서 lecture 5를 살펴보자 우선 수업을 시작하기 전 실전에서 train을 어떻게 하는지에 대해 설명을 하였다. CNN을 train하려면 가장 필요한 건 막대한 데이터이다. 하지만 이 데이터들을 구하기도 힘들도 구했다 해도 train과 test 하는데 오랜 시간과 비용이 필요하다. 따라서 tensor flow, pytorch 같은 deep learning 모듈에서는 기본적인 finetuning 된 학습된 파라미터를 제공한다. (github이나 다른 사이트에서도 찾기 쉽다.) 따라서 우리가 가진 데이터는 너무 적은데, 우선 image net이라는 open data 웹사이트에 접속하여 image net data를 기반으로 학습을 시킨다. 그 후 우리가 가지고 있는 소량의 데이터로 fine..