CNN1 [딥러닝] CNN, 합성곱 신경망 이번에 소개할 내용은 합성곱 신경망의 개념과 등장 배경, 구성 요소 등에 대한 내용이다. 합성곱 신경망이 등장하기 이전 딥러닝 모델은 MLP (Multi-layer Perceptron), 즉 퍼셉트론을 다층으로 쌓아서 사용했었다. 하지만 MLP 모델의 특성상 입력층, 출력층 모두 1차원이어야 하기 때문에 이미지 등 위치 정보가 중요한 데이터를 다루기에 적합하지 않다는 문제가 발생한다. 이 때 위치 정보를 살리기 위해서 합성곱 아이디어를 신경망 모델에 적용한 모델이 CNN이다. 합성곱 신경망 개요 오늘날 사용되는 많은 CNN 구조의 기본 뿌리는 LeNet에서 유래했다. 이미지 input을 받아서 행렬곱을 통해 위치적으로 중요한 부분에 더 큰 가중치를 두어 계산하는 방식으로 위치 정보를 보존하고 채널과 층.. 2024. 7. 8. 이전 1 다음 728x90 반응형
