KNN Algotirhm with Data-Driven k Value (2014) Debo Cheng, Shichao Zhang. et al 을 리뷰한 포스팅임을 서두에 밝힙니다. Abstract KNN 알고리즘이란, 머신러닝이나 딥러닝 분야에서 주어진 Sample을 분류(Classification)할 때 사용하는 방법입니다. 기존에 가지고 있던 테스트 샘플들과의 거리를 측정(L1 norm, L2 norm등 거리를 측정하는 다양한 방법이 있음)하여, 거리가 가장 가까운 K개의 샘플을 선택하고 그 K개의 샘플중에서 가장 많은 샘플이 속한 클래스의 레이블을 주어진 Sample의 레이블로 결정하는 방법입니다. ( 더 자세한 내용은 KNN에 대한 포스팅을 참고해주세요 ) 기존의 KNN알고리즘은 모든 테스트 케이..

본 포스팅은 cs231n의 강좌를 정리한 글임을 서두에 밝힙니다. 캡쳐된 일부 강의 자료들은 CS231n에서 제공하는 PPT 슬라이드를 참조하였습니다. Definition 이전 포스팅에서 컴퓨터 비전 분야의 주된 과제 중 하나가 Image Classification 이라고 설명하였습니다. Image Classification 모델은 컴퓨터에게 인풋 이미지를 제공하면 그 이미지가 가지고 있는 개체의 이름(Label)을 출력합니다. 이를 수행하기 위해 다량의 데이터를 이용하여 컴퓨터를 학습시키는 "Data-Driven Approach"가 주로 사용되는데, KNN은 그 방법 중의 하나입니다. KNN은 굉장히 간단한 알고리즘입니다. KNN이라는 이름의 뜻 자체가 (K - Nearest Neighbor)이라는 뜻..

본 포스팅은 cs231n의 강좌를 정리한 글임을 서두에 밝힙니다. 캡쳐된 일부 강의 자료들은 CS231n에서 제공하는 PPT 슬라이드를 참조하였습니다. Image Classification 딥 러닝에 대한 연구가 가장 활발히 이루어지고 있는 분야 중 하나가 바로 컴퓨터 비전 분야입니다. 컴퓨터 비전(Computer Vision)이란, 기계의 시각에 해당하는 부분을 연구하는 연구 분야로, 카메라 등의 센서들을 이용해 얻은 데이터들을 식별하는 데에 주 목적을 두고 있습니다. 인간의 시각이 담당하는 중요한 기능 중의 하나가 이미지를 보고 그 이미지를 식별하는 것이라 할 수 있습니다. 마찬가지로 컴퓨터 비전 분야의 핵심 과제 중의 하나도 이와 같다고 말할 수 있는데, 이를 Image Classification이..