한 번에 끝내는 딥러닝/인공지능 (Convolutional Neural Networks)

지금까지 배운 내용을 다 정리하는 부분

 

1. Modules of Classifier

 

사람의 손글씨 모델을 만든다라고 했을 때, 사람의 손글씨를 그대로 사용한다면 모델의 성능이 떨어진다.

그래서 중요한 정보를 담은 Feature vector가 필요하게 된다. 그래서 만들어진 Feature vector를 classifier 모델에 넣는다.

 

Feture Extraction을 하고, 이것을 flatten 시켜줘서 classifier 모델에 넣어주게 된다. 

classifier 는 앞에서 배운 것과 같이 Dense layer로 구성이 된다.

 

---

2. LeNet

향후 보고서를 작성할 때, 아래와 같이 표를 명시해서 다른 사람들에게 모델을 설명할 수 있어야 한다.