뉴럴넷 feature extraction 필요없는거 맞슴다..

[익명(183.101)]

물론 feature extraction 해서 넣으면 더 잘나올 수도 있져 (feature extraction이 놓치는 부분이 있다면 안나올 수도 있고)

하지만 딥러닝의 주요 골자는 raw data를 그냥 집어넣는다는 거임

alexnet, vggnet, googlenet에서 그냥 rgb 값 집어넣지 sift 써서 넣던가여..

[익명(1.243)]

데이터 전처리와 그 데이터 결과를 같이 처리?

[익명(183.101)]

전처리(feature extraction)이 필요없다는게 preconception이 필요 없다는게 아닌데 자꾸 허수아비 치기 하시는 분이 계셔서

[익명(183.101)]

예전에는 preconception을 반영해서 feature extraction을 했다고 하면 딥러닝에서는 preconception을 반영하도록 레이어나 activation function을 선택한다는 점이 다른 거임

[익명(183.101)]

backpropagation을 거치면서 hidden layer weight들이 업데이트되면서 레이어 간의 연결을 조절하면서 feature extraction 효과를 내는거