딥러닝

본 포스팅은 CS231n의 3강 Loss Functions and Optimization을 정리한 내용입니다. $f(x,W)$를 거쳐 나온 결과는 label갯수만큼의 점수를 가지며 이중 가장 점수가 높은 것을 결과로 출력한다. 여기서 $x$는 정해진 값이므로 결과는 $W$의 값에 따라 달라진다. 즉, 좋은 $W$를 찾는것이 최종 목적이라 할 수 있다. 이 때 현재 $W$가 좋은 값인지, 얼마나 잘못되었는지 정량화하여 알려주는것이 Loss function이다. 손실함수의 역할 : 현재 $W$가 얼마나 좋은지, 나쁜지 정량화 $$ L= 1/N\sum_{i}^{}L_{i}(f(x_{i},W),y_{i}) $$ 각각의 label에 대해 loss를 구한다($L_{i}$) 이후 평군을 내 최종 $loss(L)$을 ..

본 포스팅은 CS231n의 2강 Image Classification을 정리한 내용입니다. 우리가 이미지의 색, 형태 등을 보고 물체가 무엇인지 구분한다. 하지만 컴퓨터에 실제로 입력되는것은 가로,세로, 채널 갯수만큼의 픽셀값이며 이는 작은 변화(고양이가 움직임, 일부가 가려짐, 빛의 변화 등)에도 전혀 다른 값으로 인식할 수 있다. 또한 한 이미지에 고양이가 여러마리 있거나, 다른 동물이 같이 있는 경우도 있을 것이다. 우리의 뇌는 이런 복잡한 상황에서도 분류를 잘 하지만 컴퓨터는 그렇지 못하다. 그렇기에 이를 인식하기 위한 여러 알고리즘이 고안되었다. Nearest Neightbor classifier(NN) 매우 단순한 알고리즘으로, 공간을 나눠 각 레이블로 분류하는 알고리즘이다. train 과정에..

최초 작성일 : 2021.06.27 최종 작성일 : 2021.06.27 본 내용은 "ASL알파벳 번역기 만들기 1편"에서 이어지는 내용입니다. https://w-storage.tistory.com/39?category=1153960 ASL 알파벳 번역기 만들기 1편 최초 작성일 : 2021.06.02 최종 작성일 : 2021.06.02 1. 개요 및 목표 ASL 알파벳은 American Sign Language의 약자로 손을 이용해 알파벳을 표현한 지화(指話)이다. 청각 장애가 있거나 소리를 들을 수 없는 경 w-storage.tistory.com 1. 개요 및 목표 이번 프로젝트는 지난번 train된 모델을 활용하여 ASL알파벳 번역기 구현, 성능개선을 목표로 한다. 지난번 train을 통해 나온 모델..

최초 작성일 : 2021.06.02 최종 작성일 : 2021.06.02 1. 개요 및 목표 ASL 알파벳은 American Sign Language의 약자로 손을 이용해 알파벳을 표현한 지화(指話)이다. 청각 장애가 있거나 소리를 들을 수 없는 경우 사용할 수 있다. 이 프로젝트에서 별다른 언급이 없을 경우 "지화"는 "ASL 알파벳"을 의미한다. 참고로 대한민국에도 한글 지화가 있다. 지화가 어느정도 글자 모양을 띄는 경우도 있으나 지화를 모르는 사람의 경우 대부분 손의 모양을 보고 글자를 유추하기 힘들다. 지화 영상을 입력받아 이를 글자로 바꿔준다면, 또 글자를 지화로 바꿔준다면 언어로 인한, 장애로 인한 장벽이 어느정도 허물어질 수 있지 않을까? 본 프로젝트의 아이디어는 이런 인사이트를 통해 얻게 ..