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1. SRCNN[1] 앞서 살펴본 CNN에 대한 설명은 image classification 위주로 되어 있다. 그렇다면 CNN을 우리의 목적인 super-resolution (SR) 에 어떻게 적용할 수 있을까? 이를 다룬 논문인 SRCNN을 리뷰하며 그 방법을 알아보고자 한다. Super-resolution이란 low resolution (저해상도, LR) 이미지를 high resolution (고해상도, HR) 이미지로 변환하거나 화질을 개선시키는 기술이다. 주로 지도 학습으로 이루어지며, low resolution과 ground-truth (GT) 이미지를 모델에게 제공한 후, 모델은 HR 결과와 GT 결과의 차이가 적어지도록 학습된다. SRCNN의 SR 과정을 논문에 주어진 단계에 따라 살펴보자..

0. Fully-connected Layer (완전 연결 신경망) 앞서 신경망의 기초 개념을 살펴보았으니, 이번에는 다양한 신경망의 종류를 살펴보겠다. 그 중 가장 기본적인 것은 완전 연결 신경망 (fully-connected layer) 인데, 이는 이전에 살펴본 신경망들과 같이 k-1번째 계층의 모든 뉴런들과 k번째 계층의 모든 뉴런들이 연결되어 있는 신경망을 말한다. 이러한 계층 (이를 Affine 계층이라고 한다)을 쌓고, 하나의 fully-connected layer 뒤에 활성화 계층 (활성화 함수)를 연결한 것이 지금까지 살펴본 신경망의 기초 단위였다. 그러나 이는 어마어마한 계산량을 요구한다. 그렇다면 CNN은 이런 계층과 어떤 차이가 있을까? 1. CNN의 기본 구조 – Convolutio..