딥러닝 - Maxout
Maxout이란 Maxout은 특정 유형의 신경망 레이어로서 기존 활성화 함수(ReLU, Sigmoid, etc.)등을 사용하는 대신, Maxout Layer로 들어온 입력값 중에서 가장 큰 값을 선택하여 사용하는 방식입니다.
최근 포스트
Computer Vision - 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)
Histogram Equalization이란
딥러닝 - FLOPs와 모델 최적화(Model Optimization)
FLOPs란 FLOPs란 Floating Point Operations의 약자로, 초당 수행되는 부동 소수점 연산의 양을 나타내는 지표입니다. 쉽게 말하면 딥러닝에서 모델이 순전파(Forward-Propagation)를 진행할때 곱셈, 나눗셈, 덧셈, 뺄셈등을 얼마나 많이 사용하는...
통계학 - 정규분포(Normal Distribution)
Normal Distribution이란 정규분포 또는 가우시안 분포(Normal or Gaussian Distribution)은 통계학과 확률 이론에서 중요하고 실제로 인공지능, 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 확률 분포중 하나입니다. Normal Distribution은 연속...
모델 성능 평가 - Confusion Matrix
Confusion Matrix를 사용해야 하는 이유 다양한 평가 지표들$(Recall,\, Precision,\, F_{1} Score,\, F_{\beta} Score)$를 통해서 분류 모델(Classification model)이 얼마나 정확하게 분류하는지 확인할 수 있게...
Paper Review - FCN(Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation)
[Reference] CVPR2015 FCN Paper