7-1. 전체 구조

이전까지의 신경망 : 인접하는 계층의 모든 뉴런과 결합 - 완전연결(Affine계층)

CNN으로 이루어진 네트워크

7-2. 합성곱 계층

<완전연결 신경망> - Affine 계층 사용

인접하는 계층의 뉴런이 모두 연결되고 출력의 수는 임의로 정함.

문제점

1.데이터의 형상이 무시된다.

이미지 : 가로세로채널(색상) 3차원 데이터 - 공간적 정보를 포함

<합성곱 신경망>

데이터의 형상을 유지. 3차원 데이터로 입력받으며, 다음 계층에도 3차원으로 전달

feature map : 합성곱 계층의 입출력 데이터 (입력 : input feature map, 출력 : output featuremap)

합성곱 연산 - 입력 데이터에 '필터' 적용 - 입력과 필터에서 대응하는 원소끼리 곱한 후 총합 구함.

padding : 입력데이터 주변을 특정값(0)으로 채움

합성곱 연산을 거칠 때마다 크기가 작아지는 것을 막음 >> 입력 데이터의 공간적 크기를 고정한 채로 다음 계층에 전달

stride : 필터를 적용하는 위치의 간격