Computer Vision
[DL] 컨벌루션 신경망 - convolution, cross correlation, activation map, pooling, stride, padding, infinitely strong prior
시각 패턴 인식을 위한 신경망 모델 순방향 신경망으로 MNIST 필기체 숫자를 인식하려면 28x28 이미지를 784 크기의 1차원 벡터로 변환해서 모델에 입력해야 한다. 2차원 이미지를 1차원으로 펼치면 어떤 숫자인지 인식하기 어렵다. 이는 공간 데이터를 1차원으로 변환하는 순간 형상 정보가 분산되기 때문에 정확한 패턴을 인식하기 어려운 것이다. 또한 이미지와 같은 고차원 데이터는 차원별로 크기가 조금씩만 커져도 전체 데이터 크기가 기하급수적으로 증가한다. 입력 데이터가 커질수록 더 많은 특징을 포함하기 때문에 그에 따라 모델의 파라미터 수가 급격히 증가한다. 따라서 순방향 신경망은 이미지 데이터를 처리하기에 효율적이지 않다. CNN의 구조 현대의 CNN도 최초의 CNN 모델인 `LeNet-5`와 같이 ..
