패션 의류용 이미지를 분류하는 다층 신경망 (의류용 이미지 10가지 유형 흑백이미지 32*32 pixels, 학습 이미지 48,000장, 완전연결 3계층, 은닉층 뉴런 100개)
컴퓨터시스템응용기술사 제122회 2교시 18번 문항으로, 과목은 AI/신기술입니다. ‘확률 분포’ 키워드는 컴퓨터시스템응용기술사 기출 2문항에 나왔습니다.
원문 문제
컴퓨터시스템응용기술사 제122회 18번. 패션 의류용 이미지를 분류하는 다층 신경망 (의류용 이미지 10가지 유형 흑백이미지 32*32 pixels, 학습 이미지 48,000장, 완전연결 3계층, 은닉층 뉴런 100개)
- 가. 신경망 구성도
- 나. 입력층의 입력개수, 출력층의 뉴런개수, 학습할 가중치와 절편의 총 개수
- 다. 원핫인코딩(One-Hot Encoding)과 소프트맥스(Softmax)함수
핵심 키워드
- 다층 신경망
- 원핫 인코딩
- 소프트맥스 함수
- 완전연결층
- 확률 분포
- 손실함수
고득점 가이드 — 1. 개요
패션 의류 흑백 이미지 32×32 픽셀을 10개 유형으로 분류하는 완전연결 3계층 신경망을 설계한다. 입력층-은닉층-출력층 구조에 은닉층 뉴런 100개, 학습 이미지 48,000장으로 다중 클래스 분류 학습을 수행하며, 출력층에서 정답 표현과 확률 산출을 분담한다. 본 설계는 다중 클래스 분류의 기본 구조를 보여주는 사례이며, 출력층 함수와 손실함수의 짝짓기가 학습 수렴과 일반화에 직결된다. 손실은 크로스엔트로피, 최적화는 미니배치 경사하강법으로 학습한다.
출제 이력
- 다층 신경망기출 1문항
- 원핫 인코딩기출 1문항
- 소프트맥스 함수기출 1문항
- 완전연결층기출 1문항
- 확률 분포기출 2문항
- 손실함수기출 1문항