CNN (Convolutional Neural Network)
- 합성곱 신경망
- 곱해서 합하는 기능(내적, Dot Product)
- 이미지 분류에 탁월한 성능
- 마지막에는 결국 Dense(전결합층)을 이용하여 이미지의 특성을 학습
- 이미지 내의 픽셀로부터 특징을 추출한다
- 이미지는 픽셀로 구성됨
- 픽셀은 색상을 표현(RGB)
- Red(0~255)
- 24 x 24 -> 3 x 24 x 24 x n
- 이미지 데이터와 내부에서 무작위로 생성한 필터(이미지)와의 내적
- 특징 : 다른 데에는 없는 고유의 성질
- 필터 중에서 어떤 것이 특징을 추출하는데 도움이 되는가?
합성곱->Max-Pooling(특징 강화)->flatten(1차원화)->Dense(학습)