Previous work 작년에 올린 여러 포스팅을 통해 2017년 대통령 선거에 출마한 주요 후보 5인의 얼굴을 분류하는 CNN 모델을 만들고, 또 여러 모델간의 성능을 비교해보았다. 그 결과 [얼굴 사진을 넣어 누구인지 맞추는] 문제를 CNN을 통해 해결할 수 있다는 사실은 확인할 수 있었다. 그런데 왜 모델이 잘 동작하는지, 홍준표와 심상정은 어떻게 다르게...

The First and Second Derivatives and Local Minima Whilst brushing up on linear algebra, I stumbled upon this webpage that provides a nice and short explanation on the first and second derivatives. To deepen my understanding I visualised the relationship between the first and second derivatives and local minimum /...

Transfer Learning wtih Keras on FloydHub tf.keras 딥러닝 라이브러리로는 tensorflow가 가장 널리 사용되지만 다른 편리한 선택지도 많다. Keras는 2016년 9월 기준으로 텐서플로우에 이어 두번째로 많이 쓰이는 라이브러리이며, 빠르고 간결하게 딥러닝 모델을 구현할 수 있다는 큰 장점이 있다. 또 2017년 들어 텐서플로우 라이브러리 안에서도 keras를 사용할 수 있게 되면서 사용상 번거로움도...

The Starry Night in the Distance 2015년에 발표된 논문인 ‘A Neural Algorithm of Artistic Style’는 아주 재미있는 시도를 했다. 사물 인식에 사용되던 Convolutional Neural Network를 거의 그대로 활용해서 이미지의 컨텐츠로부터 스타일을 분리해낸 것이다. 거기에 한발자국 더 나가서 서로 다른 이미지의 스타일과 컨텐츠를 섞어 명화 느낌이 나는 사진을 만들어냈다. 그 결과물이...

Inception v3를 활용한 Transfer Learning Transfer Learning: Inception v3 요새 패스트캠퍼스에서 딥러닝 영상인식 수업을 듣고 있다. 두번째 강의에서 구글이 만든 Inception v3 모델을 사용한 Transfer Learning 코드를 살펴보았는데, 복습도 할겸 일부 코드를 들고와서 Jupyter notebook용으로 옮겨보았다. (원본 코드: 링크) Inception 구조는 2014년 구글에서 펴낸 Going deeper with convolutions, Szegedy et...