기술나눔

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네 번째 과정의 첫 주 Convolutional Neural Networks

1.1 컴퓨터 비전(Computer Vision)에서 발생하는 문제

컴퓨터 비전을 적용할 때 한 가지 과제는데이터 입력매우 클 수 있습니다.

• 64×64 작은 그림의 데이터 크기는 64×64×3(3개 색상 채널)입니다.그래서 우리의 고유벡터는$엑스$차원은 12288입니다.
• 1000×1000 사진의 경우 특징 벡터의 차원은 1000×1000×3에 이릅니다.
• 첫 번째 은닉층에 1000개의 은닉 유닛이 있고 모든 가중치가 행렬을 구성하는 경우 ${여}^{[1]}$ . 표준 완전히 연결된 네트워크에서 이 매트릭스의 크기는 1000×300만입니다. 이를 위해서는 컨볼루션 계산을 수행해야 합니다.

1.2 컨볼루션 연산 예시: 에지 검출 예시

컨볼루션 연산은 컨볼루션 신경망의 가장 기본적인 구성 요소입니다.

1.2.1 에지 검출 단계

이미지 객체를 감지할 때 이미지의 수직 가장자리를 감지할 수 있습니다.

6×6 회색조 이미지를 찍습니다. 그레이스케일 이미지이기 때문에 6×6×1 행렬이고,

• 이미지의 수직 가장자리를 감지하려면 3x3 행렬(필터/커널)을 구성하면 됩니다. [ 1 0 − 1 1 0 − 1 1 0 − 1 ] 시작{bmatrix}1
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