CNN

CNN(Convolutional NN) 구조

• Convolution filter와 pooling을 반복
• 이후 일반 DNN에 적용

1. Convolution Filter

• 사람눈에는 특정 모양에 반응하는 신경세포들이 있다.
• 이를 구현한 가장 간단한 방법이 convonlution filter 이다.

1) 의미

• 필터 모양이 자극이 있으면 그 결과가 최대가 된다.
• 필터 모양이 있는지 찾아낸다.

2) Stride

• 필터 적용 시의 이동 칸수 - default 1

3) Padding

• 필터 특성상 이미지가 작아지는 것을 방지하기 위해 원 이미지를 키우는 것

4) Max Pooling

5) 특징 추출과 분류

• convolution 필터와 pooling이 반복하여 feature 추출.
• 이후 일반 DNN으로 분류

6) CNN 성능

• 이미지 처리에 뛰어남
• 이미지 외의 것에도 좋은 성능을 보임