고 전이 학습으로 다른 사람이 만든 기존의 특징을 사용해 봅니다. 그다음 드롭아웃으로 모델
을 최적화하는 방법을 간단히 알아보겠습니다.
3.1
합성곱
합성곱은 단순한 가중치의 필터로서 픽셀에 가중치를 곱해서 새로운 픽셀 값을 만듭니다. 예를
들어 패션
MNIST
의 앵클부츠 이미지의 픽셀 값이 [그림
3
-
1
]과 같다고 가정해 보죠.
그림
3-1
앵클부츠 합성곱
중앙의 픽셀 값은
192
입니다(패션
MNIST
는
0
~
255
사이의 흑백 이미지라는 것을 기억하세
요). 가운데 픽셀의 왼쪽 위 픽셀 값은
0
이고 바로 위 픽셀 값은
64
입니다.
아래에 있는 파란 그리드처럼
3
×
3
격자 크기의 필터를 정의하면 픽셀을 새로운 값으로 변환
할 수 있습니다.
3
×
3
이미지 픽셀에 있는 값을 필터의 동일한 위치에 있는 값과 곱한 뒤 모
두 더합니다. 이 값이 현재 픽셀에 대한 새로운 값입니다. 이 과정을 이미지에 있는 모든 픽셀
에 반복합니다.
이 경우 픽셀의 현잿값은 이미지 그리드 중앙에 있는
192
이지만 필터를 적용한 후 새로운 값은
다음과 같습니다.
83
3
장
고급 컴퓨터 비전: ...
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