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줘이리의 인생적기
이제까지 사용했었던 레이어들을 다시 한번 상기시켜 볼까요? 첫 번째, 제일 많이 사용했었던 Dense layer 입니다. 신경망에서 가장 기본 레이어 이며, 각 뉴런이 서로 완전히 연결되는 Fully connected layer라고도 합니다. 두 번째, Fashion MNIST에서 사용했었던 Flatten layer 입니다. 다차원의 이미지를 1차원으로 평평하게 바꿔주는 레이어 입니다. 이제부터 컨볼루션 신경망의 구조를 살펴보고, 여러 레이어에 대해서 알아보겠습니다. 이미지 분류에서는 Feature Extractor를 거친 후 Classifier를 거치게 되는데 Convolution layer, Pooling layer가 Feature Extractor에 해당하며, Dense layer가 Classifi..
이번에는 특징 추출(Feature Extraction) 기법 중 하나인 컨볼루션 신경망 CNN(Convolutional Neural Network)에 대해 공부해보도록 하겠습니다. 데이터셋에는 특징들이 있습니다. 앞서 공부했던 보스턴 주택 가격 데이터셋에는 범죄율, 주택당 방의 수, 고속도로 접근성, 학생/교사 비율 등과 같은 특징들이 있었고, 와인 데이터셋에는 당도, 품질, 도수 등의 특징들이 있었습니다. 하지만 Fashion MNIST와 같은 이미지 데이터는 특징을 스스로 찾아야 합니다. 결론부터 말씀드리자면, 컨볼루션 신경망은 네트워크가 특징을 추출하는 필터를 자동으로 생성합니다. 필터가 무엇이냐? 컨볼루션 연산은 필터(filter) 또는 커널(kernel)이라는 작은 행렬을 통해 픽셀들을 본래 픽..