반응형 CNN Bias: 편향의 의미와 그 실체 언론의 역할은 사실을 전달하는 것이지만, 때때로 이 사실은 특정한 편향을 통해 전달될 수 있습니다. CNN은 전 세계적으로 유명한 뉴스 매체 중 하나지만, 그 보도 방식과 내용이 종종 편향적이라는 비판을 받곤 합니다. 이번 블로그 글에서는 CNN의 편향이란 무엇인지, 그 예시와 통계 자료, 그리고 실질적인 대응 방안을 살펴보겠습니다.1. CNN 편향의 정의CNN의 편향은 특정 이념이나 관점을 우선시하여 뉴스를 보도하는 경향을 말합니다. 이는 보도 내용의 선택, 설명의 방식, 그리고 정보를 제공하는 접근법에서 나타납니다. CNN은 종종 진보적인 시각을 갖고 있다는 평가를 받는데, 이는 특히 정치적 이슈나 사회적 사건에 대한 보도의 방향성에서 드러납니다.2. CNN의 목표와 시장 지향CNN은 고객의 관심을 .. 2025. 2. 8. CNN 가중치 계산의 모든 것: 실전 활용 가이드 인공지능과 머신러닝 기술의 발전으로 인해 **딥러닝**은 많은 산업에서 중요한 혁신으로 자리 잡았습니다. 그 중에서도 **컨벌루셔널 신경망(CNN)**은 이미지 및 비디오 처리, 자율주행차, 의료 이미지 분석 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다. CNN의 핵심은 가중치(weight) 계산이며, 이는 신경망의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 이번 글에서는 CNN의 가중치 계산에 대해 깊이 있게 다루고, 실전을 위한 유용한 팁과 사례를 제공하겠습니다.1. CNN의 기본 구조 이해하기CNN은 입력 데이터에 대한 특징을 추출하기 위한 여러 계층(layer)으로 구성되어 있습니다. 일반적으로 **컨벌루션 층**, **풀링 층**, **완전 연결 층**으로 나뉘어집니다. 이러한 각 층에서는 특정한 방법으로 가중치.. 2025. 2. 8. CNN Receptive Field 계산 가이드: 기본 개념부터 실전 활용까지 합성곱 신경망(CNN)은 현대의 이미지 인식 및 처리 기술에서 필수적인 역할을 합니다. 이 과정에서 "receptive field"라는 개념이 중요한데, 이는 네트워크의 각 뉴런이 입력 이미지에서 어떤 부분을 "보는지"를 나타냅니다. 🔍 이번 글에서는 CNN의 receptive field를 이해하고 활용하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.1. Receptive Field란 무엇인가?Receptive field는 특정 뉴런이 입력 이미지에서 감지하는 픽셀 영역을 의미합니다. **CNN에서 convolution 연산을 통해 각 계층의 뉴런은 점점 더 넓은 영역의 정보를 통합하게 됩니다.** 예를 들어, 첫 번째 convolution layer에서의 receptive field는 입력 이미지의 작은 부분.. 2025. 2. 8. CNN 필터 개수 결정: 효과적인 모델 설계를 위한 완벽 가이드 최근 인공지능 분야, 특히 이미지 인식 및 처리에서 **합성곱 신경망(CNN)**의 중요성이 논의되고 있습니다. CNN의 효율성과 신뢰성은 그 구조의 다양한 요소, 특히 **필터(커널)**의 수에 크게 의존합니다. 본 블로그 포스트에서는 CNN의 필터 개수를 결정해야 하는 이유와 그 방법, 실제 적용 사례, 실용적인 팁에 대해 이야기하겠습니다.1. 필터 개수의 의미와 중요성필터란 CNN의 각 합성곱 레이어에서 입력 데이터(예: 이미지)의 특성을 추출하는 데 사용되는 작은 매트릭스입니다. 각 필터는 이미지의 특정 패턴이나 특징을 학습합니다. **필터의 개수가 많을수록 모델은 더 많은 특성을 학습할 수 있습니다**. 그러나 필터의 개수가 많아질수록 계산 복잡도와 메모리 소모가 증가하게 됩니다.예를 들어, *.. 2025. 2. 7. 이전 1 2 다음 반응형