CNN 모듈이란?

[그림1] 출처 : fastcampus 

 

Convolution, ReLU, Max Pooling 으로 특징을 뽑아내는 곳이다. Feature Extraction

Classification - Feature Exraction을 통해 결정을 내리는 곳

 

예) 앵무새는 모습의 패턴 - 날개, 눈 등등 이런 패턴을 뽑아낸다. 갈수록 디테일해짐 - blackbox

 

Convolution Layer

[그림2] Convolution Layer 출처 : fastcampus

 

특징을 가져와서 Filter bank에서 검정색과 같은 특징은 음수값이 된다.

 

 

Pooling Lyaer(Max Pooling)

[그림3] Max Pooling 출처 : fastcampus

 

제일 큰값들을 뽑아낸다. 24가 제일 크므로 24, 1,15,9,10중 15가 제일 크므로 15

이렇게 제일 큰 값들을 뽑아낸다.

 

 

ReLU

[그림4] ReLU 출처 : fastcampus

앞에서 뽑아낸 특징들 중 불필요한 값들을 제거 (0미만인 값들)

 

이런 3 Layer들을 반복하면서 정확한 특징들을 추출해 예측