핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무

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1

부

머신러닝

왼쪽의

5

×

5

블록 두 개는

3

으로 분류된 이미지이고 오른쪽

5

×

5

블록 두 개는

5

로 분류된 이

미지입니다. 분류기가 잘못 분류한 숫자 중 일부는 정말 잘못 쓰여 있어서(왼쪽 아래 블록과

오른쪽 위 블록 ) 사람도 분류하기 어려울 것 같습니다 (

8

번째 행,

1

번째 열의

5

는 정말

3

처럼

보입니다 ). 그러나 대부분의 잘못 분류된 이미지는 확실히 에러인 것 같고 분류기가 실수한 이

유를 이해하기 어렵습니다.

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원인은 선형 모델인

SGDClassifier

를 사용했기 때문입니다. 선

형 분류기는 클래스마다 픽셀에 가중치를 할당하고 새로운 이미지에 대해 단순히 픽셀 강도의

가중치 합을 클래스의 점수로 계산합니다. 따라서

3

과

5

는 몇 개의 픽셀만 다르기 때문에 모델

이 쉽게 혼동하게 됩니다.

3

과

5

의 주요 차이는 위쪽 선과 아래쪽 호를 이어주는 작은 직선의 위치입니다. 숫자

3

을 쓸 때

연결 부위가 조금 왼쪽으로 치우지면 분류기가

5

로 분류하고, 또 반대도 마찬가지입니다. 다른

말로 하면 분류기는 이미지의 위치나 회전 방향에 매우 민감합니다.

3

과

5

의 에러를 줄이는 한

가지 방법은 이미지를 중앙에 위치시키고 회전되어 있지 않도록 전처리하는 것입니다. 이렇게

하면 아마 다른 에러도 줄어들 것입니다.

3.6

다중 레이블 분류

지금까지는 각 ...