반응형 딥러닝 with Python52 Mean Teacher란? 이번에는 Mean Teacher에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 이는 지식증류(Knowledge Distillation)를 기반으로 한 semi supervised learning의 방법 중 하나입니다. 즉, 지식증류 방법을 semi supervsied learning에 사용할때 사용한 방법 중 하나로 생각하면 되는데요. 1. Mean Teacher란? - "Mean teachers are better role models: Weight-averaged consistency targets improve semi-supervised deep learning results"(A Tarvainen ,2017) 라는 논문에서 제시한 방법으로, semi supervised learning 의 성능을 향상시키기 위.. 2024. 1. 28. Normalization / Batch Normalization / Layer Normalization 이번에 알아볼 내용은 Normalization / Batch Normalization / Layer Normalization이다. 1. Normalization - Normalization 이란, 우리말로 정규화 이다. - 이는 데이터의 범위를 특정 범위 또는 규칙에 따라 조정하는 과정을 말하는 것이다. - 대표적으로는 데이터의 최소값을, 최대값을 1로 변환하여 데이터의 분포를 조정하는 방법이 있다. - Normalization을 하는 이유는 1) 데이터의 스케일을 조정하여 분석 또는 처리가 용이하게 만들고 2) 다양한 단위나 범위를 가진 데이터를 일관된 형태로 변환하며 3) 학습 알고리즘이 더 빠르고 효과적으로 수렴하도록 도와주고 4) 데이터 내 특징(feature) 간의 상대적 중요도를 균등화하기 위.. 2024. 1. 27. [딥러닝 with 파이썬] 분류(Classification)란? 사례 분류(Instance Classification) / 범주 분류(Categorical Classification) 1. 사례 분류 vs 범주 분류 (Instance Classification vs Categorical Classification) 1) 사례 분류(Instance Classification) - 사례 분류는, 내 차나 어린이 교통표지팥과 같이 모양과 텍스처가 고정된 특정 물체를 찾는 문제를 말합니다. - 보통 모양이 변하지 않는 강체(Rigid Object)로 국한하며, 교통약자 표지판 처럼 변치않는 모양을 가진 것을 분류하는 것이 그 예시입니다. 2) 범주 분류(Categorical Classifcation) - 범주 분류는 코끼라나 자전거처럼 일반 부류에 속하는 물체를 알아내는 문제로, 모양이 변하는 물체까지를 포함합니다. - 예를 들어 자전거는 세발과 두발, 외발이 있고 코끼리는 걷거나 뛰거나 누.. 2023. 12. 3. [딥러닝 개념정리] Object Detection이란? 객체 검출이란? 이번에는 지난 시간에 알아본 컴퓨터 비전 방법 중 객체 검출(Object Detection)에 대해서 조금 더 자세히 알아보겠습니다. [딥러닝 with 파이썬] 컴퓨터 비전에서의 이미지 분류(Image Classification), 객체 검출(Object Detection), 이미지 분할(Image Segmentation)에 대한 이해 [딥러닝 with 파이썬] 컴퓨터 비전에서의 이미지 분류(Image Classification), 객체 검출(Object Detection), 컴퓨터 비전(Computer Vision)이란, 기계가 이미지를 이해하고 해석하는 능력을 개발하는 분야입니다. 해당 분야에서는 3가지의 주요 방법론이 있는데요. 이는 이미지 분류(Classification), 객체 검출(Obj ja.. 2023. 11. 11. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 13 다음 반응형
