💡 AI/DL
CNN 구조
U-chan Seon
2021. 1. 24. 18:30
CNN 안에는 Covolution, Max Pooling, ReLU 등의 레이어로 쌓여있다.
이 부분은 특징을 추출하는 곳이다.
특징을 추출해서 Fully Connected Layer 부분에서 결정을 내린다.
어떤 수치를 받았는지에 따라 나중에 필터에 따라 결정을 내린다.
특징은 패턴이다.
어떠한 모양, 색 등
Max Pooling : 수치가 높은 것들만 뽑아서 반으로 줄인다.
가장 큰 특징을 압축을 한다고 생각하면 된다.
뽑은 특징들 중 불필요한 것들을 제거해준다.
세가지의 레이어를 거치면서 중요한 것과 특징적인 것만 잡아낸다.
예측한다.