AI Naver boost camp45 Class Activation Mapping (CAM)과 Grad-CAM Class Activation Mapping (CAM)과 Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM)은 딥러닝 모델, 특히 CNN(Convolutional Neural Network)의 예측 과정을 시각화하는 강력한 도구들입니다. 이 방법들은 모델이 이미지의 어느 부분을 보고 특정 클래스를 예측했는지 시각적으로 이해할 수 있게 도와줍니다.1. Class Activation Mapping (CAM)CAM은 특정 클래스에 대한 예측에 기여하는 이미지의 영역을 시각화하는 방법입니다. 이 방법은 일반적으로 모델의 마지막 컨볼루션 레이어와 완전 연결(FC) 레이어 사이에서 이루어집니다. CAM의 기본 아이디어는 각 클래스에 대해, 모델이 어느 영역에 주목했는지를.. 2024. 8. 29. ZFNet 딥러닝 모델 시각화와 데이터 증강(Augumentation) 이해 ZFNet 1. ZFNet 이란?딥러닝이 놀라운 성능을 보여주지만, 많은 사람들에게 딥러닝 모델, 특히 CNN(Convolutional Neural Networks) 모델의 내부는 여전히 "블랙박스"처럼 느껴집니다. 왜냐하면, 우리가 이미지를 입력하면 모델은 수많은 계산을 거쳐 결과를 출력하지만, 그 과정이 눈에 보이지 않기 때문이죠. 하지만, 우리는 ZFNet(Zeiler and Fergus Network)을 통해 이 블랙박스의 내부를 들여다볼 수 있습니다. ZFNet은 AlexNet을 기반으로 발전된 CNN 모델로, 특히 CNN의 내부 작동 방식을 시각화하여 우리가 CNN이 이미지를 어떻게 처리하는지 더 잘 이해할 수 있게 도와줍니다. 2. ZFNet 적용 코드 import osimport torc.. 2024. 8. 29. Day-16 강의Black box 모델인 CNN의 내부 동작을 가시화하는 방법들적은 수의 데이터로 효율적으로 학습하는 방법인 데이터 증강 학습 내용내부 동작 가시화 방법데이터 증가 Daily study가시화 방법 종류 확인 회고내부 동작 가시화 방법 블로그 작성 2024. 8. 29. Day-15 강의CNN, ViT 학습 학습 내용ViT 개념 및 코드 학습 Daily studyViT 코드 이해 회고ViT 코드를 다시 한번 복습하고, VGG, Resnet 이해하기VGGNet: https://arxiv.org/abs/1409.1556ResNet: https://arxiv.org/abs/1512.03385 2024. 8. 28. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 12 다음
