CNN1 합성곱 신경망(CNN) 합성곱 신경망이란?사람의 시각 정보를 모델링한 것이다. 이미지 처리에 성능이 좋으며 주로 이미지 분석, 음성인식, 텍스트 분석에 사용된다.합성곱 층(Convolutional Layer), 풀링 층(Pooling Layer), 완전 연결 층(Fully Connected Layer)으로 구성된다. 합성곱 층 : 필터(이미지에서 특정 패턴을 추출하는 작은 크기의 행렬)와 입력 이미지를 곱한 후 결과를 합산하여 특징맵(Featuer Map)을 생성한다. 특징맵의 크기는 필터의 크기와 이동 폭(stride), 패딩(padding) 설정에 따라 달라진다. 여러 층을 거치며 다양한 특징들을 추출하게 된다.풀링 층 : 이미지 공간 크기를 줄여 계산량을 줄이고, 특징을 압축하는 역할을 한다. 보통 Max Pooling과.. 2024. 11. 1. 이전 1 다음