코딩헤딩

- 이미지 분석에 주로 사용되는 대표적 계층 - 기존의 인공신경망에서의 이미지 분석 시에는 높이와 너비를 곱한 1차원을 사용하였다면, CNN은 원형 그래로의 높이와 너비 차원을 사용함 - 전체 4차원의 데이터를 사용함 - 기존 이미지 문석 시 높이와 너비를 곱하여 사용하다 보면, * 원형 그대로의 주변 이미지 공간 정보를 활용하지 못하는 단점이 있으며, * 이러한 이유로 특정 추출을 잘 못하여, 학습이 잘 이루어지지 않는 경우가 발생함 - 이러한 기존 인공신경망 모델의 단점을 보완하여 만들어진 모델이 CNN임 * 원형 형태의 이미지 정보를 그대로 유지한 상태로 학습 가능하도록 만들어졌음 * 이미지의 공간정보를 이용하여 특징을 추출함 * 인접 이미지의 특징을 포함하여 훈련됨. 1. 입력계층(Input La..