[딥러닝] CNN 특성

Peter·2021년 7월 5일
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딥러닝

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CNN의 특성

  • 물체가 이동하면 이동 정보가 특징맵에 그대로 반영
  • 병렬분산 구조

큰 보폭에 의한 다운샘플링

  • 보폭이 커질수록 출력되는 특징맵 크기가 작아짐
  • 다운샘플링을 통해 연산해야할 양이 적어짐

  • 3차원 영상을 2차원의 특징맵으로도 정리
  • 4차원 영상을 3차원으로도 정리

  • 입력데이터 -> 입력데이터 차원과 같은 차원의 커널 -> 한차원 낮은 특징맵

풀링(Pooling) 연산

  • 특징은 유지하면서 다운샘플링
  • 영역의 통계적 대표성을 추출

빌딩 블록

컨벌루션 -> 활성함수 -> 풀링 이 과정을 여러번 통과시킴

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