[python] CNN(Convolutional Neural Network)
이미지 분류는 기계 학습의 중요한 응용 분야 중 하나이다. CNN은 이미지 분류 작업에 효과적으로 사용되는 인기 있는 신경망 구조 중 하나이다.
CNN의 개요
CNN은 이미지 분류를 위해 설계된 신경망으로, 이미지의 특징을 추출하고 이를 기반으로 이미지를 분류한다. CNN은 여러 계층으로 이루어진다. 각 계층은 합성곱 계층(Convolutional Layer), 풀링 계층(Pooling Layer), 완전 연결 계층(Fully Connected Layer)으로 구성된다. 합성곱 계층은 이미지의 특징을 감지하고 추출하는 역할을 한다. 풀링 계층은 이미지의 크기를 줄이는 역할을 하고, 완전 연결 계층은 최종적으로 이미지를 분류하는 역할을 수행한다.
CNN의 구현
Python의 Keras 라이브러리를 사용하여 간단한 CNN을 구현해보자.
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
# CNN 모델 생성
model = Sequential()
# 첫 번째 합성곱 계층 추가
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(64, 64, 3), activation='relu'))
# 첫 번째 풀링 계층 추가
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# 두 번째 합성곱 계층 추가
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
# 두 번째 풀링 계층 추가
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# 이미지를 1차원 배열로 변환
model.add(Flatten())
# 완전 연결 계층 추가
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))
# 출력 계층 추가
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
위의 코드는 Keras를 사용하여 간단한 CNN 모델을 생성하는 예시이다.
CNN은 이미지 분류 작업에서 뛰어난 성능을 보이며, Python의 Keras와 같은 라이브러리를 사용하여 비교적 쉽게 구현할 수 있다.
이상으로 이미지 분류에 CNN을 사용하는 방법에 대해 설명했다.