[7주차 총정리] CNN 이론과 실습 + 데이터 증강(Data Augmentation)
출처: https://www.slideshare.net/yongho/ss-79607172 문제의 유형에 따라 적절한 아키텍처 1. 스냅샷성 데이터 (Snapshot) -> CNN 이미지, 영상, 바둑 - AlexNet(구형), VGG(인기 많고 많이 씀, 믿고 쓰는 허브솔트같은 느낌), GoogLeNet(처음에는 인기 없다가 뒤에 Inception 버전 업되고 좀 쓰임), ResNet(레이어 매우 많고, 최근 자주 쓰임) - 조각을 보고, 패턴을 익히고, 점점 멀리서 조합을 본다 2. 시퀀스성 데이터 (Sequence) -> RNN, LSTM 음성, 언어, 주식가격, 맥락 CNN 특정 패턴이 있는지 박스로 훑으며 특징을 찾는다 - 위아래선, 좌우선, 대각선, 질감, 모양 등의 여러가지 "조각" 필터로 해..
