50+ days of Machine Learning

 안녕하세요! 오늘은 Day 30입니다! Convolutional Neural Network 마지막 부분을 끝냈다 KCSE 2024 첫 날 일단, CNN 부분에 대해 요약해 보도록 하겠습니다 Week 4의 내용은 Face recognition하고 neural style transfer에 대한 것이다 Face recognition은 recognition과 verification의 차이를 잘 알아야 한다 verification은 얼굴을 보여주고 시스템에 있는 그 사람의 이미지와 비교하여 그 사람이 맞는지 검증 과정이다 recognition은 얼굴을 보여주고 시스템에 있는 모든 사진 중 그 사람의 얼굴이 있는지 검증 과정이다 평가 어떻게 하는가? 'similarity function'으로 이미지를 비교하고 차이도가 나온다 similarity 어떻게 계산하는가 ?  같은 모델에 사진을 다 주고 마지막 Dense 레이어의 데이터 비교하고 그런 식으로 손실 함수도 계산할 수 있다 변수 alpha도 있다. 이는 사진을 3장씩 사용하고 anchor A(자기의 이미지), positive P(다른 자기의 이미지), negative N(가짜 이미지)로 사용하는 것으로 손실 함수는 max between 0 and the difference between the absolute values of A - P, and A - N, and adding alpha. Alpha 크기에 따라 모델의 정확성이 다르다. 높다는 것은 모델이 얼굴을 인식하거나 거부할 때 모델이 더 확실하다는 것을 의미한다.  다른 방법은 로지스틱 회귀다    이런식으로도 face verification 모델을 만들 수 있다 Neural Style transfer 이는 이미지 C, S 주고, 나올 건 S 이미지의 스타일 > 이미지 C에 적용한다 여기 손실 함수는 C, S 이미지 피처의 차이를 계산하는 것이다 훈련 시킬 때 이미지 C의 변함을 볼 수 있다 그리고 자격증 ~~  자 ~ 한국 소프트웨어