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🎉 딥러닝 모델, 특히 Convolutional Neural Networks (CNN, 합성곱 신경망)은 이미지 처리 분야에서 괄목할 만한 성과를 거두고 있다. 하지만, CNN이 어떻게 이미지를 인식하고 분류하는지에 대한 이해는 종종 난해하다. 이 글에서는 CNN을 시각화하는 다양한 도구와 기술을 소개하여, 딥러닝 모델의 '블랙 박스'를 해체하고 그 내부 작동 방식을 탐구한다.💡 CNN의 작동 원리 (How CNNs Work)CNN은 이미지의 특징을 추출하고 학습하는 데 특화된 딥러닝 모델이다. 핵심적인 구성 요소는 다음과 같다:Convolutional Layer (합성곱 층, 합성곱 레이어): 이미지에 필터를 적용하여 특징 맵을 생성한다. 필터는 이미지의 다양한 특징 (예: 모서리, 질감)을 감지하..

🤔 딥러닝 모델은 복잡하고, 종종 '블랙 박스'로 여겨집니다. 모델이 왜 특정 예측을 하는지 이해하기 어려울 수 있습니다. Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping)은 이러한 블랙 박스를 열어 모델이 이미지 내 어떤 부분에 집중하는지 시각적으로 보여주는 기술입니다. 모델 해석 가능성은 딥러닝 모델의 신뢰성을 높이고, 디버깅을 용이하게 하며, 궁극적으로 더 나은 모델을 개발하는 데 기여합니다.💡 Grad-CAM의 기본 원리Grad-CAM은 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)의 마지막 합성곱 레이어에서 활성화 맵(Activation Map, 활성화 맵)과 손실 함수에 대한 기울기(Gradient, 기울기)를 사..

🎉 딥러닝 분야에서 CNN (Convolutional Neural Networks, 합성곱 신경망)은 이미지 인식, 객체 탐지 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 하지만 CNN은 복잡한 구조로 인해 내부 동작 방식을 이해하기 어려울 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시각화 도구는 CNN의 작동 방식을 파악하고 모델의 예측에 대한 통찰력을 얻는 데 필수적인 역할을 한다.🖼️ 시각화 도구의 중요성 (Importance of Visualization Tools)CNN은 여러 층의 합성곱 계층, 풀링 계층, 완전 연결 계층으로 구성된다. 각 계층은 이미지를 처리하여 특징을 추출하고, 이러한 특징들을 결합하여 최종 예측을 수행한다. 시각화 도구는 다음과 같은 측면에서 CNN의 해석을 돕는다..