KT AIVLE School/시각지능 딥러닝

CNN이란?이미지 데이터 구조를 "그대로" 사용하는 접근으로,더불어, 한꺼번에 Feature의 개성을 고려하기보다 지역별 개성을 살려 feature를 추출한다. Fully Connected layers은 흑백 이미지에서는 일정한 정도 성능을 보이지만컬러 이미지 부터는 성능이 떨어진다! 그러므로 COVN layers를 사용한다.Input 사진 (28X28X1) > 흑백, (32X32X3) > 컬러  - CNN 특징마지막 숫자는 채널, 혹은 색상 채널이라고 말한다.filter( Convolutional Layer )를 거쳐서 다양한 Feature map이 생성된다.필터의 depth는 inpurt의 depth를 따라간다.depth가 늘어날 수록 고레벨의 특징을 추출한다.CNN이 filter를 스스로 학습한다...