Sony Neural Network Console에서 학습 도중 출력 결과 확인

소개

2019년부터 생각나서 AI 공부을 시작했습니다. 그 과정에서 Raspberry Pi 카메라 사용한 얼굴 인증 메커니즘 을 만들어 보았습니다만, 학습의 과정을 이마이치 이해할 수 없습니다.
그럴 때 Sony의 Neural Network Console에서 학습 도중 출력 결과를 확인할 수 있다고 한다.
알았기 때문에 파이썬으로 만든 모델을 NNC로 마이그레이션 해 보았습니다.
블랙박스라고 하는 AI에 대한 이해가 진행되기를 기도하면서. . .

환경

Sony Neural Network Console Windows 버전 1.4.0

주의점

NNC의 실행 파일이나 사용하는 화상의 패스에는, 전각 문자나 반각 스페이스를 포함하지 않는다.

1.NNC 다운로드

여기 에서 다운로드합니다(약 1GB).

2. 데이터 세트 생성

2-1. 위의 주의점을 고려하면서 이미지를 인물별 폴더에 저장해 둡니다.

2-2. NNC의 DATASET 탭에서 Create Dataset을 클릭하여 경로, 색상, 크기를 설정합니다.

3. 모델 작성부터 검증까지

3-1. Raspberry Pi 카메라로 DeepLearning으로 실시간 얼굴 인증 모델을 NNC로 재현한다.

3-2.Training을 실행한다.

3-3. 중간 출력을 확인할 수 있도록 모델을 추가하고 Evaluation을 실행한다.

튜토리얼의 "학습된 신경망의 중간 출력 분석" 를 참고로,
모델을 추가합니다.

Evaluation을 실행하면 ...

4. 도중 출력 결과 확인

Index.34의 야나기라쿠군의 이미지를 쫓아 봅니다.

첫 Convolution 이후

다음 Convolution 이후

마지막 Convolution 이후

5.감상

학습 도중 출력 결과를 확인한 것은 처음이었기 때문에 매우 재미있었습니다.
특징의 추출이란, 이런 느낌으로 행해지고 있는군요! 좀 더, CNN에 대한 지식
있다면 더 많은 주의가 있을지도 모릅니다.
앞으로는 풀링 레이어 후 도중 결과를 확인하고 다른 RNN 등의 모델에도 적용하고 싶습니다.

링크

AI 엔지니어를 목표로
Raspberry Pi 카메라로 DeepLearning으로 실시간 얼굴 인증