MNIST 데이터셋으로 U-Net 구현하기: 이미지 노이즈 제거 실험🔍 TL;DR: MNIST 데이터셋을 사용하여 U-Net 모델을 구현해 이미지 노이즈 제거 실험을 진행했습니다. 28×28 크기에 맞게 모델 구조를 조정하고, 랜덤 노이즈와 고정 위치 노이즈 실험을 비교한 결과, 랜덤 노이즈로 학습한 모델이 일반화 성능이 더 뛰어났습니다.소개U-Net은 의료 이미지 세그멘테이션을 위해 개발되었지만, 이미지 복원, 노이즈 제거 등 다양한 분야에서도 뛰어난 성능을 보이는 모델입니다. 이번 실험에서는 MNIST 데이터셋을 사용하여 이미지 노이즈 제거를 위한 U-Net 모델을 구현해보았습니다.1. 데이터셋 준비MNIST 데이터셋은 0부터 9까지의 손글씨 숫자 이미지와 해당 레이블로 구성되어 있습니다. 하지만 ..
