1. 학습일지

• CNN (Convolutional Neural Networks)
  딥러닝에서 주로 이미지나 영상 데이터를 처리할 때 쓰인다.
  DNN은 기본적으로 1차원 형태의 데이터를 사용하는데, 2차원 형태의 이미지가 입력값이 되는 경우 이것을 flatten시켜 한줄 데이터로 만들어야 하는데 이 과정에서 이미지의 공간적 / 지역적 정보를 손실하게 된다.
  CNN은 raw input 그대로 받아서 공간적/지역적 정보를 유지한 채 feature들의 계층을 빌드업한다. CNN은 이미지 전체보다는 부분을 보는 것, 그리고 이미지의 한 픽셀과 주변 픽셀들의 연관성을 살린다는 특징이 있다.
• Convolution Layers
  conv1d : Text-CNN에 많이 사용
  conv2d : 이미지 분류에서 많이 사용
  conv3d : 3d 모델에서 많이 사용

2. 중요내용

3. 학습소감

코드 상으로 진행되는 내용을 직접 손으로 푸는 것이 과제라 진행했었는데..
과제를 진행하면서 의구심이 드는 부분을 더 찾아볼 수 있는 기회가 되어서 좋았다!