킹남지 컴퍼니

이 전에 합성곱 계층(Convolution Layer)에 대해 알아봤습니다. https://kingnamji.tistory.com/24 [Deep Learning] 9. CNN, 합성곱 계층, 패딩, 스트라이드 앞 포스팅에서 CNN에 합성곱 계층(Convolution Layer)과 풀링 계층(Pooling Layer)이 사용되는 것을 확인했습니다. 이번에는 합성곱 계층의 연산과 패딩(Padding), 스트라이드(Stride)에 대해 알아보겠습니다. kingnamji.tistory.com 풀링 풀링 계층(Pooling Layer)에서는 풀링 연산이 이뤄집니다. 합성곱 계층의 출력 데이터를 입력으로 받아서 출력 데이터의 크기를 줄이거나 특정 데이터를 강조하는 용도로 사용됩니다. 풀링 연산은 쉽게, 가로, 세..

앞 포스팅에서 CNN에 합성곱 계층(Convolution Layer)과 풀링 계층(Pooling Layer)이 사용되는 것을 확인했습니다. 이번에는 합성곱 계층의 연산과 패딩(Padding), 스트라이드(Stride)에 대해 알아보겠습니다. 합성곱 연산 합성곱 계층에서는 합성곱 연산을 처리합니다. 합성곱 연산은 예시를 보면 바로 이해가 됩니다. $\circledast$ 은 합성곱 연산을 나타냅니다. 예시에서 합성곱 연산의 왼쪽이 입력 데이터이고, 오른쪽이 필터(또는 커널이라고 부릅니다.)입니다. 그림과 같이 합성곱 연산은 입력 데이터에 필터를 적용합니다. (합성곱 계층에서는 데이터를 특징 맵(Feature Map)이라고 부르기도 합니다. 입력 데이터는 입력 특징 맵, 출력 데이터는 출력 특징 맵이라고 부..

이번 포스팅에서는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network), CNN의 구조를 알아보겠습니다. CNN은 신호 처리, 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 분야에서 사용됩니다. FCN CNN의 구조를 보기에 앞서 완전연결 신경망(Fully Connected Network)의 구조의 예시입니다. Affine 계층과 활성화 함수를 조합한 구조입니다. 문제점 이미지를 인식 알고리즘을 만드는 경우에 FCN을 사용한다면 이미지가 갖는 데이터의 형상이 무시됩니다. 가장 많이 나오는 예시인 MNIST 손글씨 데이터의 경우 (28, 28)의 형상을 갖는 이미지지만, FCN에 적용하려면 (28,28)의 형상을 한줄로 세워 (784)의 형태로 만들어 Affine 계층에 입력합니다. 그렇게 되면 공간적..