CNN 딥러닝 학습과정 질문입니다.

Question

CNN 원리를 찾아보면대부분 학습이 완료된 상태로 특정물체를 인식하는 과정을 CNN 과정으로 나타내던데 예를 들면 이과정에서 Filter가 원래 부터 저값으로 있지않고 학습의 결과로 도출된값일텐데Filter를 만드는 과정은 찾기가 힘들더라구요CNN으로 데이터를 학습시켜서 Filter 를 만드는 과정을 설명한 자료가 있을까요?

L군 · Answer

일반적인 Fully connected layer에서 역전파를 통해 가중치를 수정해가는 과정을 알고계시나요?Convolution layer도 그림을 그려보면 그림 부분적인 connected layer가 나오는데, 역전파 되어 온 오류의 값이 1이고, 해당 오류랑 연결 된 필터가 각각 0.1, 0.1, 0.1, 0.7 일때발생한 오류에 각각 10% 10% 10% 70%씩 영향을 끼친거니까 필터의 값을 오류x(내가 영향을 끼친 퍼센트)x&#64; 만큼 필터의 값을 수정해갑니다. 과거 딥러닝 코드를 직접 구축해가면서 학습한 내용이라 저의 뇌피셜 일 수도 있는데 해당 알고리즘으로 코드 구현하여 약 98퍼센트 인식률이 나왔었습니다.

송재백 · Answer

L군역전파를 통해 가중치를 수정해가는 과정 에 관한 자료가 있을까요?..이해하기 힘드네요..처음 사람이 정한 임의의 필터가111000111 이런식으로 있으면 필터값을 수정해나간다는 말씀이시죠?만약에 필터가 10종류가 있으면 각각의 다른 특징을 수정해나가는 과정도 모르겠고CNN 학습 과정이 정말 이해하기 힘드네요..학습된 정보를 통해서 분류하는과정은 어느정도 이해하겠는데

L군 · Answer

네 초기값을 어떤 값으로 잡느냐에 대한 논문도 있을정도로 모두가 고민하는 문제죠.제 개인적인 생각으론 예전 딥러닝이 붐이 일기전인 영상처리에서 누가누가 좋은 필터를 만들어오냐가 성능에 중요한 척도였다면 CNN에서는 그냥 좋은 필터가 만들어질 것이다.. 라고 믿고 시작해야 할 거 같아요..

CNN 딥러닝 학습과정 질문입니다.

3개의 답변

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