2020 기초인공지능 플젝2

1. Question 1 AlexNet with CIFAR-10

AlexNet은 2012년 ImageNet 대회에서 획기적인 성과를 내며 딥러닝의 대중화를 이끈 모델이다. 이 모델은 주로 대형 이미지 데이터셋에 대한 학습에 사용되었으나, CIFAR-10과 같은 소형 이미지 데이터셋에서도 좋은 성능을 발휘할 수 있다. CIFAR-10 데이터셋은 총 60,000개의 이미지를 포함하고 있으며, 10개의 클래스(비행기, 자동차, 새, 고양이, 사슴, 개, 개구리, 말, 배, 그리고 흰색 곰)로 분류된다. 각 이미지는 32x32 픽셀 크기로, 작은 크기임에도 불구하고 다양한 물체 인식 문제에 도전할 수 있도록 구성되어 있다. AlexNet을 CIFAR-10에 적용하기 위해서는 몇 가지 중요한 요소를 고려해야 한다. 첫 번째는 네트워크의 구조적 조정이다. AlexNet은 원래 227x227 픽셀 크기의 이미지를 입력받도록 설계되었지만, CIFAR-10의 이미지는 32x32 픽셀로 훨씬 작다. 이를 해결하기 위해 CNN의 입력 레이어를 CIFAR-10 이미지 크기에 맞게 수정해야 한다. 기본적으로 AlexNet은 다수의 합성곱 층과 풀링 층으로 구성되어 있으며, 이러한 구조는 작은 이미지에서도 특징을 잘 추출할 수 있도록 잘 설계되어 있다. 따라서, 합성곱…