[Deep Learning] 합성곱 신경망 (Convolution Neural Network, CNN)

[Deep Learning] 합성곱 신경망 (Convolution Neural Network, CNN) 합성곱 신경망 (Convolution Neural Network, CNN) 기존의 방식인 Fully-connected Neural Network의 입력은 항상 1차원 배열이다. 또한 모든 값들이 완전 연결되어 있으므로 전체 픽셀의 모든 관계를 다 계산 해야한다. 이렇게 이미지의 3차원 배열 형상(x, y, RGB)을 무시하고 1차원 배열로 flatten해서 학습하면 여러문제가 생긴다. 이미지의 전체적인 관계를 고려하지 못해서 변형된 데이터에 매우 취약하다는 것(Topology)과, 이미지의 특정 픽셀은 주변 픽셀과 관련이 있다는 특성을 잃어버린다는 것(Locality)(이 경우 이미지를 조금만 변형해도..