영웅은 죽지 않는다

전이 학습 (Transfer Learning, TL)이란 사람이 영어를 완벽하게 구사할 수 있다면, 프랑스어를 배울 때 영어를 배웠던 과정과 유사하게 지식을 습득하는 것과 같은 개념입니다. 과거에 문제를 해결하면서 축적된 경험을 토대로 그것과 유사한 신경망을 학습시키는 방법을 전이 학습(Transfer Learning)이라고 합니다. 이는 학습 속도가 비교적 빠르고, 더 정확하고, 상대적으로 적은 데이터셋으로 좋은 결과를 낼 수 있기 때문에 실무에서 자주 사용하는 방법입니다. 전이 학습은 미리 학습시킨 모델(pretrained models)을 가져와 새로운 데이터셋에 다시 학습시키는 방법입니다. 이는 다른 형태의 데이터셋에 대해서도 효과를 보이는데, 예를 들어 1,000개의 동물/사물을 분류하는 Imag..

합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)이란 합성곱은 컴퓨터 비전(CV) 분야에서 주로 쓰이는 이미지 처리 방식입니다. 입력데이터와 필터의 각각의 요소를 서로 곱한 후 모두 더하면 출력값이 됩니다. 이를 합성곱이라고 하는데, 연구원들은 이 합성곱을 어떻게 딥러닝에 활용할 수 있을지 고민하다가 1998년 Yann LeCun 교수가 합성곱에 관한 논문을 발표하게 됩니다. 위와 같이 합성곱을 이용한 신경망 디자인을 합성곱 신경망(CNN) 이라고 명칭하였고, 특히 이미지 처리에서 높은 성능을 보이는 것을 증명했습니다. 이후 딥러닝의 전성기를 맞이했으며 얼굴 인식, 사물 인식 등 다양한 곳에 널리 사용되기 시작하였습니다. 합성곱 계층 (Convolutional Layer) -..