아니 어제 문제 풀이 앱 만들다가 12시를 넘겨서 자버렸다... 근데 요즘 매일 4시에 일어나다보니, 별로 안 잔 것 같은데 피곤하지가 않네;; 굳 사실 조금 피곤하긴함ㅋ 오늘도 핫식스로 시작해보는 하루이다... 1. DCGAN Generator는 training set을 단순히 암기하거나 copy하지 않는다 Generator의 input z를 조금씩 변경하여 생성한 이미지도 완전히 다른 이미지가 나오는 것이 아니라 조금씩 변경되는 형태로 생성되는 것으로 보아, latent space의 어떤 점과 생성된 값이 1:1로 매칭되는 형태가 아님을 알 수 있었다. Generator에서 생성된 filter는 특정 object를 생성하는 역할을 수행한다 예를 들어서 어떤 filter는 창문을 생성하는 filter라..

이번 강의를 통해서는 다양한 모델들을 간단하게 리뷰해보면서 개발자가 어떤 생각을 가지고 디자인을 했을까?라고 생각할 수 있는 계기가 되었습니다 생각하면서 느꼈던 것은 꼭 수식적인 증명(물론 논문을 발표할 때는 필요하겠지만)뿐만 아니라 상상하는 대로 모델을 바꿀 수 있고 실제로 성능도 더 좋아질 수도 있다는 걸 느꼈습니다 그래서 딥러닝 연구 분야는 창의력, 사고력이 굉장히 중요한 분야이구나라는 생각을 했습니다 감사합니다 1. VGGNet VGGNet은 ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge)라는 이미지 넷(Image Net)의 사물 인식 대회에서 2014년에 2등을 했었던 모델이다 근데 왜 1등도 아니고 2등을...? 왜냐하면 단순한 구조로 좋은 성능을 보여..