Convolutional Neural Network

Concept : 입력을 나눠서 학습하고 합치는 방식으로 추론하는 모델
Ex) 고양이가 사물을 인지할 때, 부분을 다른 뉴런을 쓰고 합치는 것에서 착안함.

• 이미지가 입력으로 주어졌을 때 이미지를 부분으로 나눠서 학습하고, 최종적으로 Label 을 추론할 수 있도록 하는 방식의 네트워크
  예시)
  

• 언어정리
  Filter : 한번에 처리할 Filter의 크기로, filter을 통해서 값을 하나로 합해주는 역할을 함. 몇개의 filter가 나오는지 알고 있어야 코딩가능
  Stride : filter을 움직이는 크기
  Padding: 네트워크에 모서리가 어디인지 알려주는 것 ,크기의 급격한 감소를 막아줌 입력의 이미지와 출력의 이미지가 같게 만들어줌.

Max Pooling

• Pooling Layer : sampling 이라고 부름. 한 Layer을 추출하여 작은 사이즈로 Pooling. 그리고 다른 값들을 잘라서 ReSize를 해서 만들어냄. 그리고 그걸 쌓아서 올리는 방식으로 만듦

Case Study

• LeCun
  

• Alex Net
  

• GoogleLeNet: inception Module
  
  *ResNet :