(개념)합성곱 신경망(Convolutional Neural Network: CNN)의 구조

♣♣ 완전연결계층(Fully-connected multi-layered neural network: MLNN) vs CNN 기존에는 완전연결계층을 이용하여 이미지를 분류함 완전연결계층 = 한 층의 모든 뉴런이 다른 층의 모든 뉴런과 연결되어 있는 형태. 2차원의 흑백 이미지를 1차원 배열로 평탄화시킨 후 연산 작업을 진행함. Affine계층: 한 층의 모든 뉴런이 다음 층의 모든 뉴런과 연결된 계층(완전연결된 계층) 완전연결신경망에서는 Affine 계층 뒤에 ReLU나 sigmoid 계층이 이어짐. 마지막 계층에서는 Affine 계층에 이어 Softmax 계층에서 최종 결과를 출력함. CNN 계층 합성곱계층(Conv)과 풀링(Pooling 계층이 추가됨. Affine-ReLU 연결이 Conv-ReLU 로..

2023.07.12