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합성곱 신경망(CNN) - CNN 시각화하기
1번째 층의 가중치 사각화하기 1번째 층의 합성곱 가중치는 형상이 (30, 1,5,5)였다. (필터 30개, 채널 1개, 5*5크기) 필터의 크기가 5X5이고 채널이 1개라는 것은 이 필터를 1채널의 회색조 이미지로 시각화할 수 있다는 뜻이다. 학습 전과 후의 1번째 층의 합성곱 계층의 가중치 가중치의 원소는 실수이지만, 이미지에서는 가장 작은 값(0)은 검은색, 가장 큰 값(255)은 흰색으로 정규화해서 표시한다. 흰색에서 검정색으로 점차 변화하는 필터와 덩어리(블롭blob)가 진 필터 등, 규칙을 띄는 필터로 바뀌었다. 가로 에지와 세로 에지에 반응하는 필터 출력 이미지 1은 세로 에지에 흰 픽셀이 나타나고, 출력 이미지 2는 가로 에지에 흰 픽셀이 많이 나온다. 학습된 필터 2개를 선택해 입력 이미..
2020. 12. 16. 14:48
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