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합성곱 신경망(CNN) - 합성곱 계층
합성곱 계층 CNN에서는 패딩(padding), 스트라이드(stride) 등 CNN 고유 용어 등장 각 계층 사이에는 3차원 데이터같이 입체적인 데이터가 흐른다는 점에서 완전연결 신경망과 다르다. 완전연결 계층의 문제점 '데이터의 형상이 무시'된다는 사실이 문제 입력 데이터 예 : 이미지는 통상 세로 · 가로 · 채널(색상)로 구성된 3차원 데이터이다. 하지만 완전연결 계층에 입력할 때는 3차원 데이터를 평평한 1차원 데이터로 평탄화해줘야 한다. 이미지는 3차원 형상이라 공간적 정보가 담겨 있다. 공간적으로 가까운 픽셀은 값이 비슷하거나, RGB의 각 채널은 서로 밀접하게 관련되어 있거나, 거리가 먼 픽셀끼리는 별 연관이 없는 등, 3차원 속에서 의미를 갖는 본질적인 패턴이 숨어 있을 것이다. 하지만 완..
2020. 12. 16. 02:32
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