CNN 9 - Fully Connected Layer

Fully Connected Layer(완전히 연결된 레이어)이 뭐고 이 행위의 목적이 뭔지 CNN을 통해 살펴보자

1. Fully Connected Layer?
2. 목적

1. Fully Connected Layer?

한 계층의 모든 노드가 다음 계층의 출력과 연결돼 있다

3개의 필터를 연결해서 FC Layer를 만든 모습이다.

그리고 모든 노드(FC Layer의 특징)들이 각각 결과물에 연결돼있다.

2. 목적

그래서 이행위의 목적은 뭘까

신경망이 이 특징들을 비선형적으로 결합하여 최종 출력을 학습할 수 있게 한다.

각 특징이 특정한 부분(예: 고양이의 수염, 꼬리 등)을 나타내고, 이를 조합하여 결과를 도출.

최종 출력 노드들은 다양한 입력 특징의 비선형 결합을 통해 결과를 도출.

우리의 뇌는 어떤것을 인식할때 과거에 봐왔던 모든것들을 토대로

비선형적으로(눈,나무,사과,벌레의 특징들 조금씩 사용해서 어떤 물체를 인식) 인식을한다.

똑같이 위의 저 이미지 처럼 각각 다른 특징을 가진 맵을 하나로 연결하고 연관이 없어보이는 저 특징들의 값들의 조합을 통해

오른쪽 검은물체(어떤 무언가) 를 인식하게 된다.