혁펜하임의 Easy! 딥러닝 책 리뷰입니다.
책 리뷰를 하려다보니 딥러닝을 처음 공부할때가 생각난다. 책을 찾아보기 보단 구글에 검색하면서 블로그를 많이 봤던 거 같다. 그때는 어떤 책이 좋은지, 어디서부터 시작을 해야할지 감도 못찾고 이것 저것 정보만 얻다가 어떻게 해야할지 막막했다. 지금 생각해보면 그런 시행착오가 있어서 더 성장했던 거 같다.
혁펜하임의 Easy! 딥러닝을 처음 보고, 지은이의 "딥러닝을 공부하고 싶다면, 그냥 딥러닝부터 시작하세요" 라는 말이 잘 어울린다고 생각했다. 결국엔 공부를 하다보면 "왜?"라는 의문으로 시작해 "그래서 어떻게?"로 이어져 그 원리와 동작 방식을 파고들게 된다. 이 책은 이 구조에대한 설명이 아주 잘 되어있다.
딥러닝 공부를 CNN(Convolutional Neural Network)로 시작한 사람으로써 Chapter7의 "왜 CNN이 이미지 데이터에 많이 쓰일까?"에 해당하는 부분을 중심으로 리뷰를 하려고 한다.
논문을 보는게 익숙한 사람이라면 CNN 관련 논문을 읽고 이해하는 것이 가장 좋겠지만, 대부분의 경우 입문서를 보기 마련이다. 이 책에서는 CNN이 어떻게 작동하고, 어떤 특성을 가지고 있는지에 대해 자세하게 설명되어 있었다.
책은 처음 CNN이 어떻게 인간의 시각 정보를 처리하는 방식을 모방하여 설계되었는지 설명한다. CNN이 왜 입력의 일부분만을 보는 국소적 연결을 사용하게 되었는지 설명이 잘 되어있었다. 이후 책에서는 CNN의 합성곱 연산, Pooling, Padding, Stride 등등의 개념이 왜 필요한지 어떻게 단계별로 처리하는지 설명한다.
CNN의 가장 놀라운 점은 AI가 스스로 각 filter의 weight matrix가 어떤 형태여야 하는지 결정하는 것이다.
책에서는 image에 특정 weight를 가진 filter를 직접적으로 묘사하여 이해하기 쉽게 설명했다. 아래의 사진을 참고하면, 세로 방향의 특징과 가로 방향의 특징을 추출하는 filter의 예를 볼 수 있다.
위 사진처럼, 데이터를 통해 AI가 학습하며 weight를 조정하는 과정을 시각적으로 이해할 수 있었다.
또한, 컬러 이미지에 대한 채널 처리에 관한 설명도 인상적이다. 처음 CNN을 공부할 때 weight의 filter와 채널 개념이 정말 헷갈렸었는데, 이 책에서는 이를 아주 상세하게 풀어내어 "이 책을 봤다면 어땠을까"라는 생각이 들 정도였다.
특히 책에서 가장 마음에 들었던 부분은 "1x1 컨볼루션의 의미"에 관한 내용이다. 1x1 컨볼루션은 필터의 가중치가 조정되며 어떤 특징이 강조되어야 하는지를 학습하는데, 그 과정을 ‘신이 나를 만들 때’라는 밈을 통해 아주 직관적으로 설명해 주었다. 이 설명 덕분에, 단순한 가중합 이상의 의미를 갖는 1x1 컨볼루션의 역할과 중요성을 쉽게 이해할 수 있었다.
이어서 책은 CNN의 Padding, Stride, Pooling에 관한 설명을 마무리하고 전체적인 CNN 구조 입력 이미지로부터 시작해 합성곱과 풀링 계층을 거쳐 마지막 분류 단계에 이르는 과정을 정리하는 섹션으로 이어진다. 이전에 배운 개념들을 한 번 더 정리해 주는 부분은 처음 접하는 독자에게 큰 도움이 되며 실제로 PyTorch로 구현된 코드 예제도 제공되어 실습을 통해 이해를 더욱 견고하게 만들어준다.
또한, 각 feature map을 시각화하여 모델이 학습하면서 어떻게 특징을 추출하는지 확인할 수 있는 자료 역시 매우 유익했다.
마지막 내용으로는 VGGNet에 관한 설명과 이후 모델이 나오는데 논문에서 나온 표를 이용해 설명을 한다.
처음 논문을 볼 때 표가 길고 복잡해보여서 거부감이 있었는데 책으로 쉽게 다가갈 수 있어 이후 더 깊은 공부를 할때 많은 도움이 될 것 같았다.
전체적으로 이 책은 구글 검색이나 블로그에서 얻을 수 있는 정보 이상의 체계적이고 상세한 설명을 제공한다.
특히 주요 용어와 개념들을 직관적으로 표현해 주어 입문자들이 놓치기 쉬운 부분까지 커버하고 있다.
딥러닝을 처음 시작하는 사람들에게 강력히 추천할 만한 입문서임이 분명하다.
그리고 부록에는 필수 기초 수학이 정리되어 있다. 또한 유튜브에 Easy! 딥러닝을 검색하게 되면 무료 강의가 있으니 참고하면 좋을듯 하다.
본 게시글은 혁펜하임의 <Easy! 딥러닝> 책의 리뷰어 활동으로 작성되었습니다.
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