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"Learning Deep Features for Discriminative Localization" (CVPR 2015) - Bolei Zhou 이번 논문은 오래됐지만 아직도 많이 인용되고 논문의 실험 결과로 자주 사용되는 Class Activation Maps (CAM)을 다룬 논문에 대한 리뷰이다. 문제와 해결책 딥러닝 기술이 점점 정확도가 높아져가며 성능이 좋아졌지만 그것이 왜 그런 결과를 내는지는 알기 어려웠다. 이러한 것을 두고 딥러닝은 black box와 같다고 묘사를 하곤 한다. 그 안에서 무슨 일이 일어나는지 왜 그런 판단을 하는지 어렵기 때문이다. 이 어두컴컴한 상자에 빛을 내려준 기술 중 하나가 이 논문에서 제시한 Class Activation Maps (CAM)이다. 기존의 CNN에..

Convolution의 핵심은 kernel을 사용하여 각 요소별 가중치를 줘서 특징을 추출한다는 것이다!! 컨볼루션에 관해서는 간단한 예시들로 이해를 하는 것이 좋다. Convolution은 한국어로 합성곱으로 번역된다. 말 그대로 '곱해서 더한다'라고 직관적으로 생각하면 된다. 이때 사용하는 것이 커널인데 Kernel은 [ 1, 2, 0, 1]과 같은 배열의 형태가 될 수 있다. 예를 들어 1차원의 data가 [1,4,6,7,4]이고 kernel이 [1,1,1] 일 때, [ (1+4+6)/3 , (4+6+7)/3 , (6+7+4)/3 ] = [11/3, 17/3, 17/3]의 결과가 나올 것이다. 이처럼 data에 커널을 통과시키면 데이터 크기가 작아지며 특징을 추출하게 된다. 이런 기법을 어디 사용할..