chapter07 합성곱 신경망 CNN

정지홍 2023. 1. 29. 14:38

CNN

-입력->합성곱층->풀링층->전결합층->출력 으로 구성

-합성곱층에서 반복하고 (합성곱층->풀링층)과정 반복하고 전결합층에서 반복하고 출력을 한다.

-합성곱층에서는 입력 img를 여러 필터로 처리, 처리를 하면 입력 이미지의 특징이 강조된 것으로 변환 및 크기 감소

-풀링층에서는 이미지의 크기가 축소(맥스 풀링 or 평균 풀링)

패딩

-합성곱층 및 풀링층에서 사용되며 이미지의 주위에 값이 0인 픽셀을 배치하여 합성곱 및 풀링에 의해 이미지 크기가 작아지는 것을 방지

스트라이드

-합성곱에서 필터가 이동하는 간격을 의미

im2col

-순전파에서 합성곱층,풀링층에서 사용

-코드를 간단하고 실행 속도를 높이기 위하여 사용

-만약 이미지 픽셀을 행렬의 열로 변환하면 필터는 행으로 변환한다.

col2im

-역전파에서 합성곱층,풀링층 전파에 사용

풀링의 구현

Keras의 데이터 셋을 이용하여 CNN의 구현