반응형 CNN Layer 쌓기: 딥러닝의 핵심을 이해하고 활용하기 최근 인공지능과 머신러닝의 발전은 다양한 분야에 혁신을 가져왔습니다. 특히 이미지 인식 및 처리에서 합성곱 신경망(CNN)은 그 성과가 두드러집니다. CNN은 개별적인 이미지 데이터를 분석하여 특징을 추출하고, 이 정보를 바탕으로 분류 및 인식을 수행합니다. 이 블로그 글에서는 CNN 레이어를 쌓는 방법과 각 레이어의 역할, 실용적인 팁과 함께 예제를 통해 쉽게 이해할 수 있도록 돕겠습니다.CNN의 기본 구조 이해하기CNN은 주로 컨볼루션 레이어, 풀링 레이어, 완전 연결 레이어로 구성됩니다. 이러한 레이어는 각기 다른 역할을 수행하며, 서로의 기능을 보완합니다. 특히 컨볼루션 레이어는 입력 이미지에서 특징을 추출하고, 풀링 레이어는 추출된 특징의 차원을 축소하여 계산량을 줄입니다.예를 들어, CIFAR.. 2025. 2. 7. 이전 1 다음 반응형