5. 컴퓨터 비전을 위한 딥러닝

 이 장에서 다룰 핵심 내용

1) 합성곱 신경망(컨브넷)의 이해

2) 과대적합을 줄이기 위해 데이터 증식 기법 사용

3) 특성 추출을 위해 사전 훈련된 컨브넷 사용

4) 사전 훈련된 컨브넷을 미세 조정하는 방법

5) 컨브넷에서 학습된 것과 컨브넷의 분류 결정 방식을 시각화하는 방법

이 장에서는 컨브넷(convnet)이라고도 불리는 합성곱 신경망(convolutional neural network)을 소개합니다. 이 딥러닝 모델은 거의 대부분의 컴퓨터 비전(computer vision) 애플리케이션에 사용됩니다. 거대 IT회사가 아니라면 대부분 작은 데이터셋을 다루므로 여기에서도 작은 훈련 데이터셋을 사용한 이미지 분류 문제에 컨브넷을 적용하는 법을 배우겠습니다.