728x90 반응형 기울기2 [인공지능] 잔차 신경망(ResNet)으로 기울기 소실 문제 해결 개요잔차 신경망(ResNet, Residual Network)은 2015년 Microsoft Research 팀에 의해 소개된 혁신적인 딥러닝 모델입니다. 이 모델은 네트워크의 층이 깊어질수록 오히려 성능이 저하되는 성능 저하(Degradation) 문제와 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. ResNet은 잔차 학습(Residual Learning)이라는 단순하지만 강력한 아이디어를 통해, 150층 이상의 깊은 신경망에서도 안정적으로 학습하고 뛰어난 성능을 발휘하여 현재까지도 컴퓨터 비전 분야의 핵심 기술로 사용되고 있습니다. 깊이의 한계를 뛰어넘는 잔차 학습ResNet의 핵심은 Residual Learning입니다. 기존 신경망이 입력 $x$에 대해 원.. 2025. 10. 30. [데이터 시각화] HOG란 무엇인가? 객체 검출의 고전적인 역작, HOG 완전 분석 컴퓨터 비전 분야의 딥러닝 시대가 도래하기 전, Histogram of Oriented Gradients(HOG, 기울기 방향 히스토그램)는 객체 검출(Object Detection) 영역에서 가장 강력하고 혁신적인 특징 서술자(Feature Descriptor) 중 하나였습니다. 특히 사람 검출(Pedestrian Detection) 분야에 혁명을 가져왔던 HOG 원리와 작동 방식을 자세히 알아봅시다. HOG 기반 : 이미지 기울기 벡터(Gradient Vector)HOG가 작동하는 원리는 매우 직관적입니다. 객체의 모양(Shape)은 주로 윤곽선(Edge)에 의해 결정되며, 윤곽선은 픽셀 밝기가 급격하게 변하는 곳에서 발생합니다. 이미지 픽셀 위치 $f(x,y)$에 따른 밝기 값으로 이루어진 함수로 .. 2025. 10. 7. 이전 1 다음 728x90 반응형
