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딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편

Keras를 이용한 Conv2D와 Pooling 적용 실습 01

filter의 종류?는 model 생성 시 지정하지 않는건가요?

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안녕하세요. 수업 듣던 중 질문이 생겨 여쭤봅니다.
 
앞선 강의에서 설명해주셨던 필터는 마치 사진촬영 어플의 필터처럼, 적용 시 변경된 결과물을 도출해주며, GIF 예시로도 보여주셨었는데요. (빨간 필터, 초록 필터; 커널과 피처맵 강의 中 도시 전경 이미지에 필터 적용 예시)
 
본 강의에서 드는 의문은 Conv2D 레이어를 만들 때, 필터 사이즈만 정하고 정작 해당 필터가 어떤 필터인지는 정하지 않는건가요?
(사진 어플의 필터를 예로 들자면, 흑백 필터인지, 스케치 효과의 필터인지 등)
 
혹은 이후에 특정 크기로 만들어놓은 Feature Map에 각각 filter를 적용하는 과정을 추가로 거치게 되는건가요?
 

답변 1

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권 철민
지식공유자

안녕하십니까, 

네, 맞습니다.  Conv2D를 정할 때 필터내의 값을 사전에 정하지 않습니다. 정확히는 random/xavier/he 등의 weight 초기화만 합니다. 즉 해당 필터가 어떤 필터인지 정하지 않으며 딥러닝 CNN은 학습을 통해 필터의 값(즉 weight)를 최적화 합니다.  직관적으로는 CNN 학습을 통해 필터의 값, 즉 Weight를 학습한다고도 생각할 수 있습니다. 

CNN 기반의 딥러닝은 이러한 CNN필터를 학습 시키는 방식이며, 이렇게 학습된 최적의 필터를 통해서 사물을 판별하는 것입니다. 

감사합니다. 

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질문자

답변 감사합니다!!

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