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딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편

머신러닝의 이해

CNN에 대한 질문이 있습니다.

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안녕하세요 교수님

CNN에 대해 궁금한 점이 있어 질문 남깁니다.

CNN으로 이미지 분류를 수행할 때, 인풋데이터로 이미지가 아닌 수치형 데이터를 넣어도 분류가 가능한가요?

예를 들면, 수치형 데이터의 색을 부여한 후,(0이면 흰색에 가깝게, 100이면 검은색에 가깝게) 색을 부여한 이미지로 분류를 수행하는 것이 가능한 건가요?

위에서 말하는 색 이미지를 파이썬 코드로 대체하여 출력을 하지 않고도(따로 인풋 데이터로 이미지를 제공하지 않아도) CNN의 이미지 분류가 가능한 것인지 궁금합니다.

답변 1

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권 철민
지식공유자

안녕하십니까,

제가 해보진 않았지만, 이론상으로 안될 이유는 없어 보입니다.

다만

예를 들면, 수치형 데이터의 색을 부여한 후,(0이면 흰색에 가깝게, 100이면 검은색에 가깝게) 색을 부여한 이미지로 분류를 수행하는 것이 가능한 건가요?

=> 실제로 이미지 데이터는 모두 수치형 데이터 입니다. 색상이 있는 이미지 데이터의 경우 색상을 RGB 3개의 채널로 표현합니다. Red 색상, Green 색상, Blue 색상 값으로 0~255까지의 수치를 부여해서 이미지를 만듭니다.

색상이 없는 이미지 데이터의 경우 별도의 채널없이 0~255까지의 수치를 부여합니다. 0이 검은색이며 1에 가까울수록 흰색이 됩니다.

이미지 데이터를 기존의 색상 수치형 값이 아니라 특정 기준으로 정한 값을 부여해도 이미지 분류는 가능할 것 같습니다. 다만 기존의 색상 수치형 값을 특별히 효과적으로 대체할만한 기준이 아니라면 굳이 적용을 해야할지는 고민이 필요할 것 같습니다.

좋은 질문 감사합니다.

 

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