합성곱 계층1 합성곱(convolution) 계층의 역할: 필터, 패딩, 스트라이드 이전 포스팅에서 CNN의 구조적인 특징에 대해 알아보았습니다. 특이한 점이 합성곱 계층과 풀링 계층이 있다는 거여죠. 이 글에서는 합성곱의 역할과 연산방법 등에 대해 알아보도록 하겠습니다. 합성곱의 역할 합성곱은 데이터의 특징을 찾아서 이미지를 인식하기 위해 사용 됩니다. 가장 기초가 되는 특징(feature)부터 확인하고 그 특징들을 조합해서 복잡한 특징이 존재하는지 살펴본 뒤 마지막으로 물체를 분류하는 방식입니다. 예를 들어, 아래 단계처럼 동작하는 것이죠. 1단계 : 가로, 동그라미, 세모, 부드러움 2단계 : 눈, 코, 귀, 발 3단계 : 고양이 합성곱 연산 합성곱 연산은 이미지 처리에서 말하는 필터 연산을 말합니다. 우선 아래 세 가지 개념을 알고 있어야 합니다. 입력(input) 데이터 : 이.. 2024. 2. 21. 이전 1 다음
