[딥러닝] Neural Net Layer visualization tool , 모델 구조 시각화 도구, NN-SVG

이번 글에서는 딥러닝 모델을 공부할 때,

시각화 하면서 확인할 수 있는 사이트를 소개하려고 해요. 

 

 

소개해드릴 사이트는 NN-SVG라는 곳이에요.

 

http://alexlenail.me/NN-SVG/index.html

NN SVG

 

 

링크 타고 들어가시면 아래 처럼 기본 제공하는 모델을 색깔이나, 구조를 변경하실 수 있어요.

 

기본적으로 제공되는 모델 스타일은 FCNN(Full Connected Neural Net), LeNet, AlexNet 3가지 예요. 

 

주의 할 점은 탭을 넘길때마다 작업한 내용이 저장되지 않으니,

 

마지막까지 작업하시고 Download SVG를 통해 저장해두셔야 합니다. 😂

 

 

FCNN(Full Connected Neural Net) Style

 

 

 

Style 부분에서는 노드 색깔, 투명도, edge 색깔, 모양, layer 간격을 조정하실 수 있구요.

Architecture 부분은 layer 개수, node 수, 간격 등등 layer 구조에 대해서 상세하게 변경할 수 있어요. 

 

 

 

LeNet Style

LeNet 스타일은 Image 처리를 하는 레이어를 설계할 때 사용하시면 좋을 것 같아요.

 

 

FCNN과 마찬가지로 Style에서는 Layer의 색깔, 투명도, 너비 등등을 조정할 수 있고, 

Architecture에서는 직접 모델을 Design할 수 있어요. 

 

 

 

AlexNet Style

AlexNet Style은 3D로 볼 수 있게 제공하는데요

복잡한 레이어를 한눈에 구조화해서 보기 좋았어요.

 

레이어 색깔과 구조를 조금 변경하고 

각 레이어 사이즈, 필터 사이즈, 마지막 node 사이즈의 정보까지 표기해봤어요.

 

Neural Net을 설계 하실 때, 구체적으로 눈으로 확인하시거나 

레이어가 어떻게 동작하는지 시각화로 보고 싶으실때

추천 드려요 😊

 

추가 궁금한 점은 댓글로 남겨주시면,

답변해드리겠습니다. :)