특성 맵 시각화 (1) 썸네일형 리스트형 [딥러닝/DL]6. 합성곱 신경망의 시각화 이번에는 이전 글에서 합성곱 층이 이미지에서 어떤 것을 학습했는지 알아보기 위해 합성곱 층의 가중치와 특성 맵을 그림으로 시각화해 보겠다. 이 과정을 통해 합성곱 신경망의 동작 원리에 대한 통찰을 키울 수 있다. 가중치 시각화 합성곱 층은 여러 개의 필터(커널)을 사용해 이미지의 특징을 학습한다. 각 필터는 가중치와 절편을 가진다. 가중치 : 어떤 특징을 크게 두드러지게 표현함. 절편 : 시각적으로 의미 없음 이제 모델이 어떤 가중치를 학습했는지 확인하기 위해 체크포인트 파일을 읽어 들이겠다. model = keras.models.load_model('best-cnn-model.h5') model.layers layers 속성을 통해 모델의 층을 볼 수 있다. 첫번쨰 합성곱의 가중치를 조사해보자. 가중치.. 이전 1 다음
