Convolutional Neural Network

개요

CNN은 이미지 데이터의 특징을 추출하기 위해 사용합니다.
Deep Learing의 구조상 결론적으로 원하는 것은 기계가 최적의 가중치를 찾게끔 학습시키는 것이 중요한데, 이미지 데이터는 정형 데이터와 다르게 1차원 데이터에서 특징을 찾을 수 없기 때문에 면적 단위(2차원)의 데이터를 학습시킨다.

구조

Convolution

filter size 만큼 가져온 이미지를 filter와 행렬곱해서 feature map를 만든다

Filter

가중치로 구성된 matrix

Stride

이미지를 가져올 때 filter가 이동하는 거리

Feature Map

convolution의 결과

Pooling

이미지를 축소하는 과정
보통 Maxpooling을 많이 사용한다.