Convolutional Neural Networks/4주차

Siamese network 샴 네트워크는 두 개의 input이 encoding된 결과를 비교하여 그 차이의 정도를 학습합니다. 입력이 각각 x1, x2라고 할 때, 최종 output인 f(x1), f(x2)의 n2 norm을 구하게 됩니다. 즉, f(x1), f(x2) 차의 제곱이 손실함수라고 볼 수 있습니다. Goal of learning 만약 xi, xj가 동일한 사람의 사진이라면 두 output의 차는 거의 없을 것입니다. 반대로 동일한 사람이 아니라면 두 output의 차는 훨씬 크겠죠. 물론 처음에는 그렇게 학습이 되어있지 않겠지만 역전파를 통해 반복적으로 학습하는 과정에서 동일한 사람과 다른 사람을 구분하는 방식으로 학습될 것입니다. 출처: Coursera, Convolutional Neur..

(1) What is Face Recognition Face recognition 데모 영상을 보여주셨는데 바이두의 얼굴 인식 출입 시스템이었다. 기존 얼굴 인식을 생각하면 그 사람의 얼굴이 찍힌 사진으로 남용이 가능하지 않겠느냐 하는 우려가 많았다. 근데 이미 저 영상이 촬영될 당시에도 실물인지 아닌지를 구분하는 기능이 존재했다. Face verification vs. face recognition 본 수업에서는 verification에 초점을 둔다고 하셨다. 난이도로 따지자면 이게 맞는지 아닌지를 구분하는 태스크뿐인 verification가 쉽다. 그리고 이것을 recognition에 적용하는 것은 또다른 문제이다. (2) One Shot Learning One-shot learning 만약 네 명의..