반응형 딥러닝에서의 Depthwise Convolution: 이해와 활용 딥러닝 모델, 특히 **합성곱 신경망(CNN)**의 발전과 함께 다양한 기술들이 등장하고 있습니다. 그중 Depthwise Convolution은 최근 몇 년간 큰 주목을 받으며 CNN의 성능을 개선하는 데 기여하고 있습니다. 본 글에서는 Depthwise Convolution의 개념, 장단점, 그리고 실용적인 활용법에 대해 심도 있게 다뤄보겠습니다.1. Depthwise Convolution의 기본 개념Depthwise Convolution은 **표준 합성곱 연산의 변형**으로, 각 입력 채널에 대해 개별적인 합성곱 필터를 적용합니다. 전통적인 합성곱에서는 모든 입력 채널에 대해 동일한 필터로 연산하지만, Depthwise Convolution에서는 채널마다 별도의 필터를 사용하여 계산 효율성을 높입니.. 2025. 2. 8. 이전 1 다음 반응형