CNN 구조

CNN 안에는 Covolution, Max Pooling, ReLU 등의 레이어로 쌓여있다.

이 부분은 특징을 추출하는 곳이다.

 

특징을 추출해서 Fully Connected Layer 부분에서 결정을 내린다.

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어떤 수치를 받았는지에 따라 나중에 필터에 따라 결정을 내린다.

특징은 패턴이다.

어떠한 모양, 색 등

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Max Pooling : 수치가 높은 것들만 뽑아서 반으로 줄인다.

 

가장 큰 특징을 압축을 한다고 생각하면 된다.

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뽑은 특징들 중 불필요한 것들을 제거해준다.

세가지의 레이어를 거치면서 중요한 것과 특징적인 것만 잡아낸다.

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예측한다.

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