적응형 판별기 증강(ADA) 기술
AI와 IT 이야기
2020. 12. 30.
AI 분야.. 특히 딥러닝과 관련된 분야에서 가장 중요한 것은 적잘한 데이터의 확보라고 할 수 있습니다. 그런데 주가 데이터와 같이 쉽게 대규모의 데이터를 얻을 수 있는 분야도 있지만 영상인식과 같이 원하는 범위의 데이터를 쉽게 얻기 어려운 경우가 더 많죠. 다양한 얼굴을 학습하여 좋은 얼굴 인식 모델을 만들고 싶지만 초상권문제 등으로 얼굴 사진을 함부로 쓸 수 업는 것처럼 말이죠. 그래서 많은 경우의 영상인식 모델은 데이터 증강(Data Augmentation)이라는 방법을 사용합니다. 기존에 확보한 이미지를 좌우반전, 늘이기, 줄이기, 회전, 비틀기 등 다양한 형태로 변형시켜 그 수를 늘린 후 학습에 활용하는 방법이며 생각보다 좋은 효과를 거두고 있습니다. 또한 생성적 적대 신경망(Generative..
