DenseNet2 LibriSpeech 기반 ResNet, DenseNet, 그리고 앙상블 모델 개발기 서론: 음성 데이터를 활용한 딥러닝 프로젝트 이 프로젝트는 지난 2021년에 진행한 프로젝트이다. 당시 대학원 졸업 논문 주제를 고민하다가 LibriSpeech 데이터셋을 사용하여 음성 데이터를 기반으로 하는 ResNet, DenseNet 모델을 학습시키고, 이를 앙상블하여 성능을 향상하는 프로젝트를 진행하기로 결정했다.이번 포스팅에서는 (매우 늦은 감이 있지만) 당시 프로젝트를 진행하며 겪은 다양한 오류와 해결 과정을 정리하고자 한다. 딥러닝 기반 음성 인식 모델을 구현하는 과정에서 발생하는 문제들을 어떻게 해결했는지 공유하기 위함이다.1. LibriSpeech 데이터셋과 전처리 과정1.1 LibriSpeech 데이터셋LibriSpeech는 읽기 음성 데이터를 포함한 대규모 ASR(Auto Speech.. 2025. 1. 30. DenseNet 앞서 살펴본 ResNet이 이전 layer 들의 feature 를 다음 layer 에 더해주는 방식이었다면, DenseNet은 전체 layer 를 모두 누적하여 쌓는 (concat) 방식이라고 할 수 있다. 출처 : Densely Connected Convolutional Networks DenseNet의 목적은 ResNet과 마찬가지로 기울기 소실 방지 및 파라미터의 수를 절약하여 연산 속도를 빠르게 하는 데 있다. DenseNet 에 활용되는 개념에는 아래와 같은 것이 있다. 1. Growth Rate DenseNet 또한 여러개의 feature 가 누적되는 개념이다 보니 channel 의 개수가 많은 경우 계속해서 channel 이 늘어날 수 있다. 따라서 DenseNet 에서는 각 layer fe.. 2023. 4. 30. 이전 1 다음
