합성곱 신경망1 CNN(합성곱 신경망) 기본 📚 CNN 기본 개념 ✅ 이미지 처리에 일반 신경망 적용 시 문제점 ① 공간 정보의 손실 FNN(Feed Forward Neural Network)에서는 원래 input 데이터를 reshape 해서 일차원으로 변경한 후에 입력한다. 하지만, 원본 데이터를 row 단위로 자르고 변환하는 과정에서 이웃 픽셀의 정보(spatial information)를 제대로 사용하지 못하기 때문에 정보 손실이 발생한다. ② 파라미터의 수 증가 예를 들어, 1000 x 1000 크기의 컬러 이미지의 input 노드의 수는 1000 x 1000 x 3 = 3,000,000개이다. 첫 번째 은닉층에 은닉 노드가 100개라고 하면, 입력 층과 첫 번째 은닉층의 가중치 파라미터는 3백만x100=3억개가 된다. 3억 개의 파라미터를.. 2022. 1. 13. 이전 1 다음
