📚 합성곱 신경망의 구조
이전 포스팅에서는 합성곱 신경망을 구성하기 위한 기초 사항에 대해서 알아보았습니다.
합성곱 신경망도 마찬가지로 깊은 신경망으로 구성하고 있어 구조 파악이 필요합니다.
만약 여러 층으로 구성된다면 각 층의 특징 맵의 크기와 채널을 미리 파악해야 합니다.
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이전 포스팅에서는 합성곱 신경망을 구성하기 위한 기초 사항에 대해서 알아보았습니다.
합성곱 신경망도 마찬가지로 깊은 신경망으로 구성하고 있어 구조 파악이 필요합니다.
만약 여러 층으로 구성된다면 각 층의 특징 맵의 크기와 채널을 미리 파악해야 합니다.
합성곱 신경망(Convolution Neural Network)은 합성곱을 이용한 신경망으로
이미지 처리 분야에서 공간에 대한 특징 추출에 유리하여 많이 사용되는 형태입니다.
이를 이용하여 신호 처리, 이미지 특징 분석, 컴퓨터 비전 등에서 사용됩니다.