질문 정리

Q1. Convolution의 원리는 무엇인가요?

• 입력 데이터에 필터를 적용해 일정 간격으로 이동해가며 입력 데이터에 적용합니다.

Q2. Convolution층에서 padding의 역할을 설명해주세요

• convolution 후 아웃풋 이미지의 크기를 유지하기 위해, 가장자리 쪽 정보를 더 잘 이용하기 위해 사용합니다.

Q3. CNN의 여러 모델에 대해서 설명해주세요(AlexNet, LeNet, ResNet 등등)

• LeNet은 Yann LeCun이 개발한 구조로, Convolution과 Subsampling을 반복적으로 거치면서, 마지막에 Fully-connected Multi-layered Neural Network로 분류 작업을 수행합니다.