I'm Lim

1. Paper Zeiler, Matthew D., and Rob Fergus. "Visualizing and understanding convolutional networks." European conference on computer vision. Springer, Cham, 2014. 2. Introduction 이 논문은 ILSVRC 2012 우승을 차지한 AlexNet 모델을 분석합니다. AlexNet 모델의 성능이 굉장히 좋은 것은 사실이지만, 왜 그런지에 대한 설명은 없고, 그렇기 때문에 성능 개선시킬 수 있는지도 알 수 없습니다. 이 논문에서는 그 이유에 대해 분석하고, 모델을 개선시킴으로써 AlexNet보다 우수한 성능을 달성했습니다. 3. Visualization with a Decon..

1. Paper Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. "Imagenet classification with deep convolutional neural networks." Communications of the ACM 60.6 (2017): 84-90. 2. Introduction AlexNet은 ILSVRC-2012 contest에서 기존의 머신러닝 기반 모델들을 모두 제치고, 1등을 차지한 최초의 딥러닝 모델입니다. 또한, 전년 우승작의 Top-5 error rate를 10%이상 감소시켰습니다. 3. ImageNet Dataset 1 ) Resize AlexNet은 ImageNet 데이터셋을 이용하여 모델 학습을 진행하였습니다. 이 ..

1. Paper LeCun, Yann, et al. "Gradient-based learning applied to document recognition." Proceedings of the IEEE 86.11 (1998): 2278-2324. 2. 전통적인 패턴 인식 1 ) feature extract를 위해서는 사전지식과 업무를 구체적으로 알아야합니다. 극단적인 예시로 모든 개는 수염이 없고 고양이는 수염이 있다고 가정한다면, 수염의 여부로 개와 고양이를 100퍼센트 분류해낼 수 있습니다. 이는 적절한 인식 시스템이 만들어졌다고 볼 수 있습니다. 이 예시는 개와 고양이를 분류하는 업무라는 것을 구체적으로 파악하는 것과 개와 고양이를 분류하는 특징은 수염이라는 것을 파악해야 올바른 인식 시스템을 만들 ..