Show pageOld revisionsBacklinksBack to top This page is read only. You can view the source, but not change it. Ask your administrator if you think this is wrong. ===== 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 \\ \\ ==== 개념 ==== 이미지 및 비디오 데이터 처리를 위해 설계된 딥러닝 모델의 한 유형 \\ 이미지가 가진 공간적 구조(2D)를 유지하면서 효과적으로 특징을 추출하도록 설계됨 \\ ==== 주요 레이어 ==== CONV (Convolutional Layer) : 이미지에서 특징을 추출하는 핵심 연산. [[딥러닝:필터]]를 사용하여 입력 이미지의 공간적 구조를 유지하면서 [[딥러닝:특징맵|특징 맵]](Feature Map)을 생성 \\ \\ RELU (Rectified Linear Unit) : 합성곱의 결과에 적용되는 비선형 함수 \\ \\ POOL (Pooling Layer) : 특징 맵의 크기를 줄여 계산량을 감소시키고, 추출된 특징이 위치 변화에 덜 민감하도록(강건하게) 만드는 다운샘플링(Downsampling) 연산 \\ 딥러닝/컨볼루셔널뉴럴네트워크.txt Last modified: 2025/10/17 13:39by masteraccount