[모각코]2021-08-11

오늘 할 일 : 저번에 만든 patch를 classification test데이터로 돌려보는 과정에서 정확도가 낮게 나옴-> class imbalance의 문제라고 생각됨->관련문제에 대한 해결법을 찾아야함

1. normal data에 가중치를 조정하는 방향

• 검색 전 처음에 생각했던 점은 normal data에 cancer의 비율에 따른 가중치를 조정하는 방향이었다.
• 이미지분류 다루는데 있어 많이 사용하는 CNN(합성곱신경망)에 대한 가중치에 대해 알아보고자 구름 에듀 강의 수강
  - Do it! 딥러닝 입문

  padding : 입력층의 배열에 0을 붙여 모든 입력값들이 가중치의 적용을 받게 하는 장치
  	- Pull padding : 동일한 가중치 연산
    - Same padding : 입력의 수 = 출력 수 (제로패딩을 이용하여 맞춰줌)
  stride : 가중치가 slide하는 수
  Pulling : CNN을 이용해서 얻은 출력(feature map)을 축소 (최대풀링, 평균풀링)
  많은 내용은 사진으로 나와 시간 관계상 생략

2. Class imbalance에 대한 논문 자료

• Survey on deep learning with class imbalance
• 불균형을 맞추는 다양한 방법