[G검정/5장] 합성곱 신경망(CNN)

畳み込みニューラルネットワーク (합성곱 신경망 ; CNN)

: convolution layer와 pooling layer로 구성된 딥러닝 기법.

 

畳み込み層 (Convolutional Layer)

: 필터와 기능 맵 (特徴マップ ; feature map) 으로 구성되어 있고, 필터를 활용해 합성곱 연산을 수행해 기능 맵을 생성함.

 

 

プーリング層 (Pooling Layer)

: 특징 맵의 높이와 너비를 줄여 특징 맵의 해상도는 낮아지더라도 분류에 필요한 맵의 특징은 유지시키는 다운 샘플링(Down-sampling) 연산 수행.

• 네트워크의 매개변수와 계산량을 줄임
• 과적합 제어

최대 풀링 (Max Pooling)

: 필터와 겹치는 영역 안에서 최대값만을 추출하는 것.

 

평균 풀링 (Average Pooling)

: 필터와 겹치는 영역의 평균값을 취하는 것. 최대 풀링보다는 덜 사용된다.

 

全結合層 (Fully Connected Layer)

: 이미지를 정의된 라벨(클래스) 로 분류하기 위한 층. 출력을 1차원의 형태로 만들어줌.