Convolutional Layer는 커널을 이용하여 이미지에서 feature를 추출하는 Layer입니다.이미지는 Convolutional Layer를 통과할 때 padding을 따로 추가하지 않았다면 사이즈가 점점 줄어듭니다. 따라서 이를 방지하고자 이미지의 테두리에

앞선 실습에서 구현하였던 모델을 이제 학습을 시켜보려고 합니다.모델 구조imageDateset 로드하기keras는 저명한 데이터셋들을 다운로드하고 바로 로드할 수 있도록 해주는 datasets 모듈을 지원합니다.앞 실습에서 소개된 MNIST 데이터셋을 로드하기 위해선

MNIST 데이터셋MNIST 데이터셋은 아래와 같이 숫자 0부터 9까지의 수를 손으로 쓴 28 × 28의 이진 이미지 데이터셋입니다.60,000개의 학습 셋과 10,000개의 테스트셋이 있습니다.우리는 이 데이터셋으로 우리만의 CNN을 학습 시켜 숫자 이미지를 분리하는