MLP를 이용하여 이미지를 처리한다면 다음과 같은 단점이 있다.
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고정된 크기만 사용해야함
고정된 크기의 이미지만 사용해야한다. -
매개변수의 크기
대부분의 이미지에서 의미가 있는 부분은 희소하다. 그렇기에 이미지를 노드간 모든 연결이 존재하는 MLP로 처리하는 것은 비효율적이다.
그렇기에 커널을 이용하여 지역적인 정보를 추출하는데에 유리한 CNN을 사용하여 이미지를 처리하는 것이 좋다.
MLP로 이미지를 학습하려면 이미지를 flatten해야하고, 공간 정보를 소실하게 된다.
Q. 동일한 원리로 이미지를 flatten할텐데 공간정보가 소실되는 것이 맞는가?
중요한 것은 속력이 아니라 방향성, 공부하며 메모를 남기는 공간입니다.