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1. CNN의 시각화 CNN에서는 두 가지의 시각화를 시도할 수 있습니다. 첫 번째는 Convolution Layer의 Kernel을 시각화하는 방법이고, 두 번째는 Conv Layer, Pooling Layer이 추출해주는 Feature Map을 시각화하는 방법입니다. 왜 시각화를 해야할까요? CNN의 성능은 뛰어나지만 왜 그런 의사결정을 했는지 설명하는 능력이 매우 떨어집니다. 방대한 수치 계산으로 의사결정이 이루어져서 의사결정에 대한 이유를 해석할 방법이 없기 때문입니다. 설명 가능을 달성하려는 많은 연구 결과가 있는데, 커널과 특징 맵의 시각화는 가장 낮은 수준의 방법입니다. 낮은 수준이지만 쉽게 적용이 가능하고, 많은 정보를 주기 때문에 애용하는 방법입니다. 코드와 실제 예시는 나중에 글로 쓰겠..

1. CNN의 시작 컴퓨터 비전은 인공지능의 가장 중요한 연구 분야 중 하나입니다. 시각은 인간의 가장 강력한 인지 기능이고, 컴퓨터 비전은 인간의 시각 기능을 모방합니다. 그렇다면 인간의 시각 기능이 어떻게 작동하는지를 먼저 알아야 합니다. 여러분들은 지금 이 글에 집중하고 계실 겁니다. 그러면 옆에 있는 침대, 책상, 책들도 보이실 텐데 흐릿하죠. 결국 시각은 집중하고 있는 field에만 명확히 인식할 수 있습니다. 실제로 시각 피질 안에 많은 뉴런들이 있는데, 어떤 뉴런은 수평선의 이미지에만, 어떤 뉴런은 수직선의 이미지, 또 다른 애는 다른 각도의 선분에만 반응합니다. 또 어떤 뉴런은 큰 수용장을 가져서 더 복잡한 패턴에 반응합니다. 즉 결론적으로 뉴런들은 각기 집중하는 field가 있고, 이 f..