합성곱 신경망 (CNN) 01
CNN(Convolutional Neural Network)의 기본 구조
이미지 데이터 처리 및 공간적 특징 추출에 최적화된 합성곱 신경망의 원리를 알아봅니다.
합성곱 계층 (Convolutional Layer)
필터(Filter/Kernel)가 이미지 위를 일정 간격(Stride)으로 슬라이딩하면서 공간적 특징(선, 면, 질감 등)을 추출하여 **특징 맵(Feature Map)**을 생성합니다.
- Padding: 출력 크기 유지 및 외각 특징 보존
- Stride: 필터의 이동 간격
풀링 계층 (Pooling Layer)
특징 맵의 해상도를 줄여 연산량을 감소시키고, 물체의 위치 변화에 강인한 특징을 뽑아냅니다.
- Max Pooling: 영역 내 가장 큰 값 추출 (가장 흔하게 사용)
- Average Pooling: 영역 내 평균값 추출