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| 딥러닝:컨볼루셔널뉴럴네트워크 [2025/10/17 13:31] – created masteraccount | 딥러닝:컨볼루셔널뉴럴네트워크 [2025/10/17 13:39] (current) – masteraccount | ||
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| ===== 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network / CNN) ===== | ===== 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network / CNN) ===== | ||
| + | > 쉽게 요약하면 이미지가 들어오면 이미지를 데이터화한답시고 쪼개버리는게 아니라 그냥 이미지 통쨰로 그 위에 행렬로 특징 따서 모델학습하는 것 \\ | ||
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| ==== 개념 ==== | ==== 개념 ==== | ||
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| ==== 주요 레이어 ==== | ==== 주요 레이어 ==== | ||
| - | CONV (Convolutional Layer) : 이미지에서 특징을 추출하는 핵심 연산. 필터를 사용하여 입력 이미지의 공간적 구조를 유지하면서 [[딥러닝: | + | CONV (Convolutional Layer) : 이미지에서 특징을 추출하는 핵심 연산. |
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| RELU (Rectified Linear Unit) : 합성곱의 결과에 적용되는 비선형 함수 \\ | RELU (Rectified Linear Unit) : 합성곱의 결과에 적용되는 비선형 함수 \\ | ||
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| POOL (Pooling Layer) : 특징 맵의 크기를 줄여 계산량을 감소시키고, | POOL (Pooling Layer) : 특징 맵의 크기를 줄여 계산량을 감소시키고, | ||