transfer learning, bottleneck 연습..1

CNN, Transfer learning 이미지를 인식하고 분류하는 분야는 딥러닝의 복귀와 함께 엄청나게 발전해왔다. 인간의 능력은 이미 뛰어넘었고 이제는 얼마나 간단한 모델로 많은 카테고리를 정확하게 분류하냐로 발전을 하고 있다. 이걸 가능케 한 건 CNN이라는 이미지 분류 모델이다. CNN은 그 네트워크를 만든 팀이나 특징을 따서 LeNet, GoogLeNet, ResNet 등등 여러가지 버전이 있다. ImageNet 대회에서 좋은 성능을 보이는 네트워크가 [...]

Auto Encoder를 이용한 Abnormally detection 코드

Practical 저번 포스팅은 autoencoder가 무엇인지에 대한 설명이었고 이번엔 이것을 실제적으로 이용한 포스팅이 되겠다. 데이터는 일반적인 수치 데이터인데 공개하지는 못하는 데이터다. 이미지에서 autoencoder가 비슷한 이미지를 생성하거나 차원을 줄여 좀 더 간단해 보이는 이미지를 생성, 혹은 다른 데이터와는 좀 다른? abnormal한 이미지를 뽑았다면, 여기서 내가 사용한 데이터에서는 abnormal한 상황을 classification하는 것이다. 기본적인 아이디어는 이곳과 코드는 이곳의 코드를 [...]

AutoEncoder 를 이용한 abnormally detection..1

AutoEncoder…1 Generative Model 중의 하나인 autoencoder를 보자. 이 모델은  단지 Generating만 하는 것이 아니라 다른 것들도 하는 neural net이라 재미있다.  Autoencoder는 단어 그래도 자동으로 encode를 하는 Neural Net이다.  encode가 뭔지는 뒤에서 설명한다. 기본적으로 Generative model이지만 GAN과 같은 좋은 성능의 generative model이 나온 지금은 다른 용도로 많이 쓰이는 듯하다. Feature extraction, pretrain, abnormally detection 과 같은 [...]