Convolution Neural Network1 [논문정리] Convolution Neural Network (CNN) 개념 정리 CNN은 input layer, convolutional layer, pooling layer, fully connected layer, output layer로 이루어져 있습니다. 이미지는 높이, 너비, 채널의 값을 갖는 3차원 데이터로, 흑백의 채널은 1, 컬러 이미지의 채널은 RGB 값에 의해 3을 가집니다. Convolutional layer에서는 필터로 이미지의 모든 영역을 stride만큼 진행하여 순회하면서 특성을 추출합니다. Input 이미지와 필터를 포개 놓고 대응되는 숫자끼리 곱한 후 더하여 feature map을 만듭니다. Pooling Layer에서는 앞서 만든 feature map의 차원을 낮추어 연산량을 감소시키고 특성 벡터를 추출하는 역할을 합니다. Average Pooling은.. 2023. 9. 1. 이전 1 다음
