[Deep learning]컨볼 루션 신경망에서 필터 및 기능 맵을 시각화하는 방법 -1-

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How to Visualize Filters and Feature Maps in Convolutional Neural Networks

블로그를 참조하여 

• 컨볼 루션 신경망에서 특정 필터에 대한 시각화를 개발하는 방법
• 컨볼 루션 신경망에서 특정 기능 맵에 대한 시각화를 개발하는 방법
• 심층 컨볼 루션 신경망의 각 블록에 대한 기능 맵을 체계적으로 시각화하는 방법

을 알아가려 한다.

 

Deep learning 신경망은 일반적으로 불투명하다. 유용하고 능숙한 예측을 할 수 있지만 주어진 예측이 어떻게 또는 왜 만들어졌는지는 명확하지 않다. Convolutional neural networks은 2차원 이미지 데이터에서 작동하도록 설계된 내부 구조를 가지고 있으며, 따라서 모델에서 학습 한 것에 대한 공간 관계를 보존한다. 특히, 모델이 학습 한 2 차원 필터를 검사하고 시각화하여 모델이 감지할 특징 유형을 발견할 수 있으며, Convolution 계층에서 출력 한 활성화 맵을 검사 하여 주어진 입력에 대해 감지된 특징을 정확히 이해할 수 있다.

Tutorial은 네 가지로 분류된다.

1. 컨볼 루션 레이어 시각화
2. 사전 맞춤 VGG 모델
3. 필터 시각화 방법
4. 기능 맵을 시각화하는 방법

아래 포스팅에서는 튜토리얼부터 차례로 알아볼 것이다.