[파이썬] 딥러닝 아키텍처 소개: 합성곱 신경망(CNN)

01 Sep 2023

python

딥러닝은 인공지능 분야에서 가장 강력한 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 신경망 구조를 사용하여 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. 그 중에서도 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지 처리에 특화된 딥러닝 기법입니다.

CNN은 비전 인식 및 이미지 분류 작업에 매우 효과적인 결과를 제공합니다. 이러한 성능은 합성곱 계층과 풀링 계층, 완전 연결 계층으로 구성된 아키텍처 덕분에 가능해집니다. CNN의 기본 아이디어는 이미지의 특징을 자동으로 학습하고, 이를 기반으로 이미지를 분류하는 것입니다.

CNN 아키텍처 구성 요소

합성곱 계층 (Convolutional Layer)

합성곱 계층은 입력 이미지에 필터를 적용하여 이미지의 공간적 특징을 추출하는 역할을 합니다. 필터는 입력 이미지의 작은 영역에 적용되어 가중치와 편향을 통해 필터링 작업을 수행합니다. 이 필터를 여러 개 적용하여 여러 개의 특징 맵(feature map)을 생성합니다.

풀링 계층 (Pooling Layer)

풀링 계층은 합성곱 계층의 출력에 대해 다운샘플링을 수행하는 역할을 합니다. 이는 이미지의 크기를 줄이고 계산량을 줄이는 효과를 가지며, 동시에 공간적인 불변성을 보존합니다. 풀링은 일반적으로 최대 풀링(Max Pooling)이 가장 많이 사용됩니다.

완전 연결 계층 (Fully Connected Layer)

완전 연결 계층은 풀링 계층의 출력을 받아들여 분류 작업을 수행합니다. 이 계층은 모든 뉴런이 이전 계층과 연결되어 있다는 특징을 가지며, 이를 통해 입력 데이터의 패턴을 더 깊이 분석할 수 있습니다.

CNN 예제 코드 (Python)

아래는 Python에서 CNN을 구현하는 예제 코드입니다. 이 코드는 Keras 라이브러리를 사용하여 MNIST 숫자 이미지 데이터셋을 분류하는 간단한 CNN 모델을 생성합니다.

import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from keras.utils import to_categorical

# 데이터셋 로드 및 전처리
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape((-1, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.reshape((-1, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255.0
y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)

# 모델 생성
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 모델 컴파일 및 학습
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# 모델 평가
_, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', accuracy)

위의 코드는 Keras를 사용하여 간단한 CNN 모델을 생성하고 MNIST 데이터셋을 학습하는 과정을 보여줍니다. 합성곱 계층, 풀링 계층, 완전 연결 계층이 차례대로 추가되고, 컴파일 및 학습이 이루어집니다.

마무리

이렇게 CNN은 이미지 처리를 위한 딥러닝 아키텍처로 널리 사용되는 알고리즘입니다. 합성곱 계층, 풀링 계층, 완전 연결 계층의 조합으로 이루어져 있으며, 이미지 분류 및 패턴 인식과 같은 다양한 작업에 적용될 수 있습니다. Python과 라이브러리인 Keras를 이용하여 간단한 CNN 모델을 실제로 구현하고 사용하는 방법을 살펴보았습니다. 딥러닝을 시작하거나 이미지 처리에 관심이 있는 분들에게 도움이 되길 바랍니다.