Deep Learning

이번 년도에는 꼭 딥러닝 관련 지식을 쌓고 싶어 관련 수업들을 듣게 되었는데, 비지도 학습에 대한 프로젝트를 진행하게 되어 공부한 내용들을 조금씩 써보고자 합니다. 완전히 맞지 않는 설명이 있을 수도 있으니 유의하면서 읽어 주세요 :) 이 포스팅은 tensorflow

오늘은 저번 포스팅에서 구현 했던 DCGAN 을 통해 Anomaly Detection 을 하는 포스팅을 하려고 합니다. DCGAN 을 이용해서 이상치를 탐색하는 부분이 코드 이해하는데 힘들긴 했는데 흥미로운 파트였던 것 같습니다. 아무래도 현장에서는 라벨링이 힘든 환경

normalization 에 대해 이해하려면 feature scaling 의 개념에 대해 알아야 합니다. feature scaling 은 서로 다른 feature 값들을 동일한 척도로 바꾸어 주는 작업을 말합니다. 이 작업은 feature 의 값이 크게 차이 난다고 해

Normalizing flow?k+1 개의 z 변수들이 역변환 가능한 함수 f 들로 연결되어 있는 것z 들의 확률 분포를 아래 사진과 같이 f 와 z 로 표현 할 수 있음그렇다면 이 Normalizing flow 를 어떻게 Anomaly Detection 에서 활용할까

이상치 탐지 분야에서 T(Teacher)-S(Student) 구조의 모델들의 문제점을 짚고, 기존 T-S 모델과는 다른 구조의 새로운 모델을 제안하는 2022년도 논문이다. MvTec 데이터를 가지고 실험이 진행 되었고, 현재 다른 SOTA 들과 비슷하거나 높은 성능을