목적: '애니메이션 구름빵'의 캐릭터 감정을 분류하는 딥러닝 모델의 성능 향상
감정 분류: 혐오, 행복, 두려움, 슬픔, 중립, 놀람
모델: 초기 모델은 단순한 신경망을 기반으로 함. 목표는 이를 CNN 기반 모델로 개선하여 더 높은 정확도 달성
기술적 접근 및 개선
데이터 전처리 강화: 이미지 데이터의 정규화를 통해 입력 데이터의 균일성을 보장. 이를 통해 모델의 학습 효율성을 증대시킴.
Convolutional Neural Network(CNN) 도입: 이미지 내의 중요한 특징을 더욱 효과적으로 추출할 수 있도록 모델 구조에 CNN 레이어를 추가. 이는 감정 인식의 정확도를 획기적으로 개선함.
Dropout 적용: 과적합 문제를 해결하기 위해 Dropout 레이어를 추가하여 모델의 일반화 능력을 강화.
하이퍼파라미터 최적화: 학습률, 배치 크기, 에포크 수를 조정하여 모델의 학습 과정을 최적화.
결과 및 기대 효과
정확도 향상: CNN의 도입으로 감정 분류 정황도가 기존 모델 대비 상당히 향상될 것으로 예상됨.
과적합 감소: Dropout의 적용으로 모델이 새로운 데이터에 대해 더 잘 일반화될 것으로 기대됨.
효율적인 학습 과정: 하이퍼파라미터의 최적화로 학습 시간이 단축되고 결과의 신뢰성이 증가할 것으로 예상됨.
결론
이번 프로젝트를 통해 '애니메이션 구름빵'의 감정 분석 모델은 현저한 성능 개선을 이룰 것으로 기대됩니다. CNN의 도입과 데이터 전처리 강화는 모델의 정확도와 일반화 능력을 크게 향상시키는 주요 요인입니다. 이러한 개선을 통해 더욱 정확한 감정 분류가 가능해져, 애니메이션의 캐릭터 감정을 더욱 잘 이해하고 분석하는 데 기여할 것입니다.