얼굴 인식

[TIL] 210422 - Deep LearniNg (~C1W4L04)

이 글은... Andrew Ng 교수의 Deep Learning 강좌 C1W4L04까지의 내용을 정리한 것이다. 심층 신경망이 좋은 결과를 낼 수 있는 이유에 대해 설명하였다. 내용 요약 심층 신경망이 더 많은 특징을 잡아낼 수 있는 이유 심층 신경망이 왜 잘 작동할 수 있는지에 대한 직관을 심어주는 내용이었다. 크게 두 가지 직관을 설명하였다. 첫 번째 직관은 신경망이 깊을수록 아주 단순한 특징부터 시작해 복합적인 특징을 학습할 수 있다는 것이다. 얼굴 인식을 예로 들면 처음에는 여러 방향의 경계 특징(edge)을 인식하다가 층이 깊어질수록 눈, 코, 입, 귀와 같은 특징을, 마지막에는 얼굴 전체 학습하여 특정할 수 있다. 음성 인식에서는 단순한 노이즈 수준의 특징부터 시작해 음소 단위, 단어, 문장 ..