PyTorch Image Classification

• Multilayer Perceptron (MLP): 이것은 가장 기본적인 형태의 인공 신경망으로, 입력층, 하나 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성된다. 각 층은 노드(또는 뉴런)들로 이루어져 있으며, 이 뉴런들은 각각의 층에서 완전히 연결되어 있다.
• LeNet: 이것은 초기 컨볼루션 신경망 (CNN) 중 하나로, 손글씨 숫자를 인식하는 데 사용되었다. LeNet은 입력 이미지에 대해 컨볼루션 및 서브샘플링 작업을 수행한 다음, 완전 연결층을 통해 분류한다.
• AlexNet: 이것은 LeNet의 발전된 버전으로, 더 깊고 넓은 네트워크를 사용한다. AlexNet은 더욱 복잡한 이미지 인식 작업에 효과적이다.
• VGG: VGG는 깊이가 더 깊어짐에 따라 신경망의 성능이 향상될 수 있음을 보여준다. VGG는 모든 컨볼루션 층에서 작은 필터(3×3)를 사용하는 것이 특징이다.
• ResNet: ResNet은 ‘잔차 연결’ 또는 ‘스킵 연결’이라는 새로운 구조를 도입하여 신경망의 깊이를 더욱 증가시킨다. 이런 방식으로, ResNet은 신경망이 깊어짐에 따른 성능 저하 문제를 해결한다.

중고 부품 이미지를 활용했을때

• MLP: MLP는 간단한 패턴에는 잘 작동하지만, 이미지와 같이 고차원적이고 복잡한 데이터에는 잘 맞지 않는다. 따라서, 중고 부품 이미지 분류에는 MLP가 제한적일 수 있다.
• LeNet, AlexNet, VGG: 이 세 가지 네트워크는 모두 이미지 분류에 효과적이지만, 복잡성과 깊이에서 차이가 있다. LeNet은 비교적 단순한 이미지에 적합하며, AlexNet과 VGG는 더 복잡한 이미지에 더 효과적일 수 있다. 중고 부품 이미지의 복잡성에 따라, 적절한 네트워크를 선택할 수 있다.
• ResNet: ResNet은 아주 복잡하고 상세한 이미지에 대해 뛰어난 성능을 보인다. 잔차 연결을 통해 더 깊은 네트워크를 학습할 수 있기 때문에, 다른 네트워크들이 처리하기 어려운 복잡한 패턴까지도 학습할 수 있다. 중고 부품 이미지가 세부적인 특징을 가지고 있는 경우, ResNet은 그런 특징들을 잘 파악하고 분류하는 데 유리할 수 있다.

ResNet의 효과 분석

중고 자동차 부품 이미지를 활용한 ResNet 사용시, 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다:

• 향상된 성능: ResNet의 깊이와 복잡성 덕분에, 더 복잡하고 세밀한 이미지 특징을 학습할 수 있다. 이로 인해 중고 부품 이미지의 분류 성능이 향상될 수 있다.
• 더욱 정확한 분류: ResNet은 더 깊은 신경망을 학습할 수 있으므로, 중고 부품 이미지의 세부적인 특징까지 파악할 수 있다. 이로 인해 중고 부품 이미지를 더욱 정확하게 분류할 수 있다.
• 복잡한 특징 학습: 중고 부품 이미지가 복잡한 패턴이나 텍스쳐를 가지고 있는 경우, ResNet은 이런 복잡한 특징을 학습하는 데 유리할 수 있다. 이는 ResNet이 복잡한 특징과 패턴을 모델링할 수 있는 능력 덕분이다.

ResNet은 잔차 네트워크(Residual Network)의 약자로, 신경망이 깊어질수록 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위한 아이디어 중 하나입니다. 이는 잔차 연결(Residual Connection) 또는 스킵 연결(Skip Connection)이라는 구조를 사용하여 깊은 네트워크에서의 역전파를 용이하게 하는 것을 목표로 합니다.

1. 잔차 연결 / 스킵 연결: 이는 신경망에서 입력을 몇 층을 건너뛰어 출력에 직접 연결하는 방식입니다. 이로 인해 역전파 시에 그래디언트가 소실되거나 폭발하는 문제를 완화하고, 신경망의 학습을 안정화시킵니다. 잔차 연결은 현재 층의 출력과 이전 층의 입력을 더하는 형태로 나타납니다.
2. ResNet의 최신 동향: 이미지 분류 작업에서 높은 성능을 보여주며 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 이후의 변화에 대해선 제가 직접 제공할 수 없으나, ResNet의 변형 버전들이 개발되고 있을 것이며, 이러한 변형 버전들은 원래의 ResNet 구조를 기반으로 하되, 다양한 문제에 대응할 수 있도록 설계되었을 것입니다.
3. ResNet의 핵심 내용: ResNet의 핵심 아이디어는 신경망이 깊어질수록 성능이 저하되는 문제를 해결하는 것입니다. 이를 위해 ResNet는 잔차 연결 또는 스킵 연결을 도입하였고, 이를 통해 역전파를 쉽게하며 그래디언트 소실 문제를 완화시킵니다. 이러한 방식으로, ResNet은 깊은 신경망을 효과적으로 학습할 수 있게 되었습니다.

References

Here are some things I looked at while making these tutorials. Some of it may be out of date.

• https://github.com/bentrevett/pytorch-image-classification
• https://github.com/pytorch/tutorials
• https://github.com/pytorch/examples
• https://colah.github.io/posts/2014-10-Visualizing-MNIST/
• https://distill.pub/2016/misread-tsne/
• https://towardsdatascience.com/visualising-high-dimensional-datasets-using-pca-and-t-sne-in-python-8ef87e7915b
• https://github.com/activatedgeek/LeNet-5
• https://github.com/ChawDoe/LeNet5-MNIST-PyTorch
• https://github.com/kuangliu/pytorch-cifar
• https://github.com/akamaster/pytorch_resnet_cifar10
• https://sgugger.github.io/the-1cycle-policy.html