CNN 아키텍처
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[cs231n] 9강 CNN 아키텍처 (architecture) (4/4, 다른 아키텍처들)AI 2021. 4. 1. 15:50
빠르게 관련된 복잡도에 대해 좀 더 감을 잡아 보도록 이걸 보죠. 여기에 플롯 (plot)들이 있는데, 성능으로 정렬된 건데, 상위 1개 (top 1) 정확도로 정렬된거죠. 그래서 더 높은게 더 좋은 거죠. 우리가 얘기했던 이 모델 중 많은 것들을 보게 될거고 뿐만 아니라 그것들의 다른 버전도 보게 될 겁니다. 이 구글넷 인셉션은, v2, v3도 있었던 것 같은데요. 가장 좋은 것은 v4인데, 이건 사실 레즈넷 더하기 인셉션의 조합이죠. 그래서 이것들은 그것들 위에 만든 일종의 점진적이고, 좀 더 작은 변화들입니다. 그래서 그게 여기서 가장 잘 동작하는 모델이죠. 오른쪽을 보면, 이 계산 복잡도에 대한 플롯들은 정렬이 되어 있는데요. Y축은 상위 1개 정확도라서 더 높은 것이 더 좋은 거죠. X축은 연산..
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[cs231n] 9강 CNN 아키텍처 (architecture) (3/4, ResNet)AI 2021. 4. 1. 11:40
이제 2015년 우승자를 보죠. 레즈넷 망 (ResNet network)입니다. 여기 이 아이디어는 실제로 혁명적인 깊이입니다. 우리는 2014년에 깊이를 늘리기 시작했고, 이 152 계층의 엄청나게 더 깊은 모델을 얻었습니다. 그게 레즈넷 아키텍처죠. 이제 좀 더 세부사항을 보죠. 레즈넷 아키텍처는, 극도로 깊은 망이고 이전의 어떤 망보다 훨씬 깊죠. 그건 이 중복 커넥션 (residual connection)이라는 아이디어를 사용하는데, 이따가 얘기할 겁니다. 그래서 그들은 이미지넷에 대해 152계층 모델을 얻었죠. 그들은 이걸로 3.57%의 상위 5개 (top 5) 오류율을 얻었고 정말 특별한 점은 이미지넷 벤치마크 (ImageNet benchmark)에서 모든 분류와 탐지 대회를 다 쓸었다는 겁니..
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[cs231n] 9강 CNN 아키텍처 (architecture) (2/4, VGG, GoogLeNet)AI 2021. 3. 31. 19:33
그래서 2014년에 몇 개의 아키텍처가 나왔는데 이제 좀 더 상당히 다른 것들이었고 성능에서 또 한번 도약했습니다. 이 망들 (networks)의 주요한 차이점은 먼저 훨씬 더 깊은 망이었다는 겁니다. 2012, 2013년에 8 계층 망에서 2014년에는 매우 비슷한 우승자 둘이 있었는데, 19계층과 22계층이었죠. 상당히 더 깊어졌죠. 우승자는 구글에서 나온 구글넷 (GoogLeNet)이었죠. 그러나 뒤에 바짝 붙어 있는 것이 VGGNet이라고 불리는 옥스포드에서 나온 것이 었는데, 사실 위치 인식 (localization) 대회에서는 VGG가 다른 트랙들 몇 개에서 1등을 했습니다. 이 둘은 매우 강력한 망이죠. 먼저 VGG를 약간 자세히 보죠. VGG 망은 훨씬 더 깊은 망이고 훨씬 더 작은 필터를..
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[cs231n] 9강 CNN 아키텍처 (architecture) (1/4, 알레스넷 (AlexNet))AI 2021. 3. 31. 17:54
9강에 오신 것을 환영합니다. 오늘 우리는 CNN 아키텍처에 대해 얘기할 겁니다. 지난 시간 리뷰를 빠르게 해보죠. 지난시간에 우리는 여러 종류의 딥러닝 프레임워크에 대해서 얘기했죠. 파이토치, 텐서플로우, 카페2에 대해서 얘기했습니다. 그리고 우리는 이런 종류의 프레임워크를 사용해서 커다란 계산 그래프 (computational graph)를 만들 수 있다는 것을 봤죠. 예를 들면, 매우 큰 신경망과 콘브넷 (convnet)이죠. 그 결과 이 그래프들에서 매우 쉽게 경사를 계산할 수 있었습니다. 또 모든 중간 변수, 가중치, 입력에 대해 경사를 계산할 수 있었고 그걸 사용해서 모델을 훈련시키고 이 모두를 GPU에서 효율적으로 실행할 수 있었습니다. 그리고 이 많은 프레임워크 (framework)들에 대..