[딥러닝] CNN visualization tool , CNN Explainer, CNN 시각화

이번에는 CNN 모델의 학습 과정을 자세히 공부할 수 있게 

시각화를 잘 해놓은 사이트를 가져왔어요. 

 

아래 사이트를 바로 가면 확인하실 수 있어요.

 

 https://poloclub.github.io/cnn-explainer/

CNN Explainer

 

 

CNN 관련 강의에서 배웠던 모델의 학습 과정을

직접 클릭하면서 확인하실 수 있어요. 

 

사이트에서는 크게 4가지 영역으로 나눌 수 있어요.

 

① Input Image : 입력 이미지 선택.

②  RGB (Input Image Channel) : RGB 채널별 이미지 확인.

③ Convolutional Layer : 합성곱 레이어의 학습 과정 확인

④ Output : 결과 값이 어떻게 나오게 되었는지 확인.

 

 

① Input Image : 입력 이미지 선택.

총 10가지 이미지를 선택할 수 있으며, 

자신이 원하는 이미지도 직접 추가할 수 있어요

Show detail을 누르면, 이미지 사이즈와 필터 사이즈, layer의 color bar를 확인할 수 있어요. 

 

 

②  RGB (Input Image Channel) : RGB 채널별 이미지 확인

 

원본 이미지에서 추출한 RGB 채널을 분리한 결과를 확인할 수 있어요.

 

③ Convolutional Layer : 합성곱 레이어의 학습 과정 확인

 

레이어를 클릭하면 채널별 합성곱의 과정을 다이나믹하게 확인할 수 있어요. 

 

Relu의 layer를 클릭하면 어떻게 활성화 함수가 계산되는지 확인할 수 있어요.

 

 

④ Output : 결과 값이 어떻게 나오게 되었는지 확인.

예를 들어 Pizza 그림을 넣었을때, 

Output 값이 Softmax에서 어떤 과정으로 Pizza의 수치가 0.9906이 나왔는지 확인하려면

SoftMax를 클릭하면 되요. 

 

아래처럼  Pizza의 class probabilityes가 다른 변수들에 비해 가장 크게 나왔음을 확인할 수 있어요.

 

CNN을 처음 공부할 때 학습하는 과정이 머리에 잘 안그려질 수 있는데,

 

중간 과정을 직접 클릭하며 확인할 수 있는 너무 좋은 사이트여서 가지고 왔어요. 

 

기초부터 탄탄하게! 딥러닝 공부하는 여러분 모두 화이팅! 😉

 

 

추가로 궁금하신 사항은 댓글로 부탁드려요 😎