[네이버 부스트 캠프] AI-Tech - Lv2 week2(1)

학습기록 - 31

오늘 할 일

• 자소서 + CNN Visualization (1/3)

1. 강의 복습 내용

CNN visualization

데이터 시각화에 관한 내용. CNN 내에서 layer 마다 Image를 visualization 하는 형태

• What is inside CNNs (black box) ?
• Why do they perform so well ?
• How would they be improved ?

Embedding feature analysis

feature가 고차원 벡터에 있기 때문에 차원을 줄여서 t-SNE를 통해 근처 분포 feature들만 모은다.

2. 고민 내용, 결과 (과제 수행 과정, 결과물 정리)

과제

3. 피어세션 정리

[ 2021년 9월13일 월요일 회의록 ]

✅ 오늘의 피어세션 (모더레이터: 조준희)

1. 강의 요약
   • 발표자: 임성민
   • 내용: Object Detection (SSD부터 나머지)
   • 발표자: 조준희
   • 내용: CNN Visualization

📢 토의 내용

• 논문리뷰 도전!
  • 다음주 목,금
  • 논문: 멘토님 추천받아서 (난이도는 비슷하게 부탁)
  • 형식: 자유
  • 곽지윤: U-net
  • 백종원: YOLOv4
  • 김현수: R-CNN
  • 이양재: VGGNet
  • 임성민: AlexNet
  • 조준희: Grad-CAM or other segmentation method

📢 내일 각자 해올 것

1. 모더레이터: 곽지윤 캠퍼님
2. 필수 과제 리뷰, 질문

4. 학습 회고

• Visualizing CNN, CNN 내에 layer 마다 데이터의 시각화를 이용해서 각 feature 당 CNN내에서 일어나는 데이터의 변화를 관찰하는 방법에 대해서 배웠다,, 근데 솔직히 확실히 이게 뭐다!라고 설명을 모르겠다. 그냥 대충 아는 느낌이라 좀 더 상세한 공부가 필요할 것 같다.