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iT Cafe - Deep Learning
- 1. Deep Learning in Python Deep Neural Network 김동민|Dongmin Kim Deep Learning Dongmin Kim dmk2436@gmail.com
- 2. Dongmin Kim, 2018 Review - Matrix 행과 열로 표현한 데이터 a 𝑎 𝑏 𝑐 𝑑 𝑒 𝑎 𝑏 𝑐 𝑑 스칼라 (Scalar) 0차원 벡터 (Vector) 1차원 행렬 (Matrix) 2차원 텐서 (Tensor) n차원(𝑛 ≥ 0)
- 3. Dongmin Kim, 2018 Neural Networks
- 4. Dongmin Kim, 2018 Neural Network 사람의 신경망에서 영감을 얻어 이를 구현(꼭 똑같이 구현할 필요 없음) 각 뉴런 사이의 연결에 의하여 병렬적인 사고 각 연결은 상황에 맞게 조정됨 가지돌기 몸체 축삭돌기 축삭둔덕 가지돌기 •다른 신경으로부터 온 전기 신호가 모아짐(입력) 축삭둔덕 •일정 세기 이상이 되어야만 전기 신호 발생 축삭돌기 •전기 신호를 다른 신경으로 보냄(출력) Input Input Output Output
- 5. Dongmin Kim, 2018 Artificial Neuron Input Vector (1xm) X Weight Matrix (mxn) (1xn) Output Vector (1xn) S Activation Function
- 6. Dongmin Kim, 2018 Activation Function Linear Neuron Binary Threshold Neuron Rectified Linear Unit(ReLU) Leaky ReLU Sigmoid 간단하지만 활용성 제약 미분을 통한 가중치 수정 불가 0보다 작으면 미분을 통한 가중치 수정 불가 Exp연산이 비효율적 편의상 x=0 지점의 기울기를 1이라고 함
- 7. Dongmin Kim, 2018 Bias 편의상 뉴런에 있는 b라는 상수항 대신 입력이 1이고 b라는 가중치를 가진 입력이 있다고 표현 y 𝑥0 𝑥1 y 𝑥0 𝑥1 1 𝑤0 𝑤1 𝑤0 𝑤1 𝑏
- 8. Dongmin Kim, 2018 Multi Class Classification 𝑥0 𝑥1 1 𝑦0 𝑦1 Input Output
- 9. Dongmin Kim, 2018 Image Classification Task 𝑥0 𝑥1 1 𝑦0 𝑦1 Input Output Image Vector(Matrix to Vector) Label (Person, Cat, Vehicle, etc)
- 10. Dongmin Kim, 2018 Learning 모델의 가중치를 최적의 분류를 향하여 조정하는 과정 Accuracy: 46.43%
- 11. Dongmin Kim, 2018 Learning 모델의 가중치를 최적의 분류를 향하여 조정하는 과정 Accuracy: 57.14%
- 12. Dongmin Kim, 2018 Learning 모델의 가중치를 최적의 분류를 향하여 조정하는 과정 Accuracy: 89.29%
- 13. Dongmin Kim, 2018 Learning 모델의 가중치를 최적의 분류를 향하여 조정하는 과정 Accuracy: 100.00% (Loss function still decreases)
- 14. Dongmin Kim, 2018 Learning 모델의 가중치를 최적의 분류를 향하여 조정하는 과정 Accuracy: 100.00% (Loss function still decreases)
- 15. Dongmin Kim, 2018 Learning 모델의 가중치를 최적의 분류를 향하여 조정하는 과정 Accuracy: 100.00% (Optimal Point)
- 16. Dongmin Kim, 2018 Learning – Decreasing Loss Function
- 17. Dongmin Kim, 2018 Loss Function 모델이 잘못 분류하는 정도를 나타내는 기본적인 척도 Mean Squared Error: 𝐸 = 1 2 𝑖∈𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔(𝑓(𝑥 𝑖 ) − 𝑦 𝑖 )2 Cross Entropy: 𝐸 = − 1 𝑛 𝑖∈𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔[𝑦 𝑖 𝑙𝑛𝑓 𝑥 𝑖 + (1 − 𝑦 𝑖 )ln(1 − 𝑓 𝑥 𝑖 )] Cross Entropy는 Mean Squared Error가 학습 속도가 느려진다는 단점을 보완함 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝐹𝑢𝑛𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 ⊂ 𝐿𝑜𝑠𝑠 𝐹𝑢𝑛𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 ⊂ 𝑂𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒 𝐹𝑢𝑛𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 미분했을 때, 깔끔하게 계수를 없애기 위하여 1 2 을 곱해줌
- 18. Dongmin Kim, 2018 Gradient 구하여 학습하기 (Stochastic Gradient Descent, SGD) 미분을 통하여 Gradient 구하기
- 19. Dongmin Kim, 2018 Single Neuron’s Limitations 스스로 특징을 찾아야 하며, 이를 통하여 학습할 수 있는 정보도 제한적임 단순하여 복잡한 데이터를 반영 못함(XOR 예시)
- 20. Dongmin Kim, 2018 Introducing the Hidden Layer & Deep Neural Network Deep Neural Network(DNN)은 여러 개의 Single Neuron을 계층적으로 쌓은 것임 다층 구조의 효과를 드러내기 위해서는 각 Neuron은 non-linear이어야 함 스스로 특성을 찾는 Deep Learning이고 학습할 수 있는 정보도 많아짐 복잡한 데이터를 반영할 수 있음
- 21. Dongmin Kim, 2018 Chain Rule Chain Rule: 𝜕𝑦 𝜕𝑥 = 𝜕𝑧 𝜕𝑥 𝜕𝑦 𝜕𝑧
- 22. Dongmin Kim, 2018 Data Segmentation Without model tuning With model tuning Training Set (70%) Test Set (30%) Training Set (50%) Test Set (30%) Validation Set (20%)
- 23. Dongmin Kim, 2018 Batch Learning Full Batch Learning: 1번에 Mini Batch Learning: 일정개씩 Sophisticated Learning: 1개씩 21 3 4 5 6 7 8 109 11 12 21 3 4 5 6 7 8 109 11 12 21 3 4 5 6 7 8 109 11 12
- 24. Dongmin Kim, 2018 Initialization W=0 (Vanilla Initialization) Random Initialization Xavier/He Initialization:
- 25. Dongmin Kim, 2018 Batch Normalization 각 Layer마다 적용 PCA(차원 축소) 또는 Whitening(변수 간의 종속관계 제거)을 할 때도 있음
- 26. Dongmin Kim, 2018 Handling Learning Circumstances Good Bad
- 27. Dongmin Kim, 2018 Momentum Method (Vanilla) SGD SGD + Momentum Nestrov Momentum
- 28. Dongmin Kim, 2018 Momentum Method AdaGrad RMSProp Adam
- 29. Dongmin Kim, 2018 Early Stopping
- 30. Dongmin Kim, 2018 Regularization L1 Regularization • 손실함수 + 1 2 𝜆𝜔2 L2 Regularization • 손실함수 + 𝜆 𝜔 Elastic Net Regularization • L1 + L2 Max Norm Constraints • 𝜔 2 < 𝑐 Dropout Dense-sparse- dense(DSD)
- 31. Dongmin Kim, 2018 Restricted Boltzmann Machine(RBM)
- 32. Dongmin Kim, 2018 One-hot Vector 1개의 원소만 값이 1이고, 나머지 원소는 값이 0인 벡터 E.g. 0 – 4까지의 값을 가질 때, 3 → [0, 0, 1, 0, 0] 반대말: One-cold Vector, e.g. [1, 0, 1, 1, 1]
- 33. Dongmin Kim, 2018 MNIST Classification Example
- 34. Dongmin Kim, 2018 Effectively dealing with Computer Vision(CV) problem → Convolutional Neural Network(CNN) DNN CNN
- 35. Dongmin Kim, 2018 Convolution Layer
- 36. Dongmin Kim, 2018 CNN Architecture
- 37. Dongmin Kim, 2018 Pooling 주의: Pooling은 인지적으로 타당하지 않은 접근임. Capsule Network 등이 대안
- 38. Dongmin Kim, 2018 Fully Connected Layer = DNN
- 39. Dongmin Kim, 2018 CIFAR-100 Classification Example
- 40. Dongmin Kim, 2018 Effectively dealing with Sequential problems: Recurrent Neural Network(RNN) E.g. Natural Language Processing(NLP) Memoryless Models Hidden Markov Model(HMM) Recurrent Neural Network(RNN)
- 42. Dongmin Kim, 2018 Problems of RNN
- 43. Dongmin Kim, 2018 Reducing the Exploding Gradients 근본적인 해결책이 되지는 못함
- 44. Dongmin Kim, 2018 Solution to the Problem: Changing the Architecture
- 45. Dongmin Kim, 2018 Long Short-term Memory(LSTM)
- 46. Dongmin Kim, 2018 (Soft) Attention Models
- 47. Dongmin Kim, 2018 Other Sequential Models Gated Recurrent Unit(GRU) Differentiable Neural Computer(DNC)
- 48. Dongmin Kim, 2018 Review - Neural Network 사람의 신경망에서 영감을 얻어 이를 구현(꼭 똑같이 구현할 필요 없음) 각 뉴런 사이의 연결에 의하여 병렬적인 사고 각 연결은 상황에 맞게 조정됨 가지돌기 몸체 축삭돌기 축삭둔덕 가지돌기 •다른 신경으로부터 온 전기 신호가 모아짐(입력) 축삭둔덕 •일정 세기 이상이 되어야만 전기 신호 발생 축삭돌기 •전기 신호를 다른 신경으로 보냄(출력) Input Input Output Output
- 49. Dongmin Kim, 2018 Review - Learning – Decreasing Loss Function
- 50. Dongmin Kim, 2018 Review - Introducing the Hidden Layer & Deep Neural Network Deep Neural Network(DNN)은 여러 개의 Single Neuron을 계층적으로 쌓은 것임 다층 구조의 효과를 드러내기 위해서는 각 Neuron은 non-linear이어야 함 스스로 특성을 찾는 Deep Learning이고 학습할 수 있는 정보도 많아짐 복잡한 데이터를 반영할 수 있음
- 51. Dongmin Kim, 2018 Review - Effectively dealing with Computer Vision(CV) problems → Convolutional Neural Network(CNN) DNN CNN
- 52. Dongmin Kim, 2018 Review - RNN