LiJell's 성장기

CNN Fully-Connected Layer만으로 구성된 인공신경망의 입력 데이터는 1차원 형태로 한정 Flatten → Dense → 1차원 사진 데이터로 FC 신경망을 학습시키는 경우, 사진 데이터를 1차원으로 변환 → 공간정보 의 손실 → 정보 부족으로 특징 추출 및 학습이 비효율적이고 정확도를 높이는데 한계 이미지의 공간정보를 유지한 상태로 학습 가능한 모델이 CNN CNN의 특징 각 레이어의 입출력 데이터의 형상 유지 이미지의 공간 정보를 유지하면서 인접 이미지와의 특징을 효과적으로 인식 복수의 필터로 이미지의 특징 추출 및 학습 셀로판지 느낌 추출한 이미지의 특징을 모으고 강화하는 Pooling layer 필터를 공유 파라미터로 사용하기 때문에, 일반 인공 신경망과 비교하여 학습 파라미터 가..