머신러닝 필터2

• 

  머신 러닝) padding, same 이번 글은 약간 기록용으로 padding=same의 원리에 대해서 알아보겠다.기본적으로 이건 입력과 출력의 크기를 같게 만들기 위한 것이다. https://alpaca-code.tistory.com/264 머신 러닝) 필터와 커널이번 글에서는 필터와 커널에 대해서 알아보겠다.AI에게 물체에서 고양이가 있는지 없는지 판단하라고 말하려면 어떡해야 할까?어떤 공간 안에 고양이의 특징이 담긴 구역을 판단하면 좋을 것alpaca-code.tistory.com 필터를 사용하다 보면 가장자리를 찍으면 크기가 달라지게 된다. 만약 2x2의 필터로 첫 사진에서 우측 상단 1만을 찍고 싶다면 이해가 될 것이다.그러면 바깥 방향으로 필터를 벗어나게 한 뒤 찍을 것인데, 그러면 크기가 달라진다. 원래는 2x2여야 할 것이 1.. 머신러닝 2024. 12. 25.

• 

  머신 러닝) 필터와 커널 이번 글에서는 필터와 커널에 대해서 알아보겠다.AI에게 물체에서 고양이가 있는지 없는지 판단하라고 말하려면 어떡해야 할까?어떤 공간 안에 고양이의 특징이 담긴 구역을 판단하면 좋을 것 같다. 이렇게 고양이를 포착하기 위해서 만드는 구역을 필터 또는 커널이라고 부른다.커널의 크기는 저 공간의 크기를 말하며, 너무 작으면 특징이 드러나지 않기에 안되고너무 크면 귀, 꼬리처럼 세부 특징을 파악하기 어려우므로 적절한 크기가 중요하다. 책에서 본 예시로는 마치 도장을 찍듯 특징을 파악한다는 말이 있다.데이터 라벨링에서 구역을 나누듯 이것도 비슷한 원리인 것 같다. model = keras.Sequential()model.add(keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=3,activation=.. 머신러닝 2024. 12. 25.