cnn

컴퓨터 비전 분야에서의 1등 공신. 딥러닝에서 가장 성공한 모델 classification 등에 사용된다. CNN 특징 부분 연결성 가중치 공유(Weight Parameter Sharing) Input의 모든 부분에 동일한 filter(kernal)을 적용하기 때문에, 모든 픽셀이 가중치를 공유하는 셈이 된다. 덜 보기 때문에 덜 정확한게 아닐까? 하고 생각할 수 있지만, 인간의 눈처럼 중요한 부분만 보고 가려낼 수 있기 때문에 훨씬 효과적일 수 있다. 학습이 최적화해야 하는 매개변수의 개수를 획기적으로 줄여준다. CNN에서는 커널이 가중치의 역할을 한다. 통째 학습, 특징 학습 C-C-P-dropout-FC-dropout-FC 구조 데이터의 원래 구조를 유지한 채 특징 추출 컨볼루션(convolutio..