📌 이 글은 권철민님의 딥러닝 CNN 완벽 가이드를 바탕으로 정리한 내용입니다. 목차 Filter와 Kernel의 구분 Kernel size 특징 Kernel size와 Receptive field Feature Map CNN에서 Filter 값의 결정 Filter와 Kernel의 구분 CNN에서 Filter와 Kernel은 거의 혼용되어서 사용된다. 하지만 명확히 구분하자면 필터는 여러개의 Kernel로 구성되어 있으며 개별 Kernel은 필터내에서 서로 다른 값을 가질 수 있다. kernel의 개수가 바로 channel의 개수이다. Conv2D(filter=32, kernel_size=3)(input_tensor) : 3x3 인 정방행렬을 가지는 필터 32개를 input_tensor에 적용하겠다. K..

📌 이 글은 권철민 님의 딥러닝 CNN 완벽가이드를 바탕으로 작성한 포스팅입니다. 목차 퍼셉트론 개요 퍼셉트론의 학습 : 예측값과 실제값의 차이가 최소가 되는 weight값을 찾는 과정 퍼셉트론의 학습 예시 퍼셉트론의 학습 메커니즘 퍼셉트론 개요 퍼셉트론이란 것은 가장 단순한 형태의 신경망이다. 우리 몸에 가지고 있는 신경계를 본떠서 만들었다. 자극을 받아서 신경계를 따라 호르몬을 분비하는 것과 똑같은 원리이다. 입력이 들어오면 그에 맞는 출력을 낸다. 오른쪽 그림의 신경계를 예를 들어 설명하자면 자극(입력 피쳐들)과 자극의 중첩(가중치가 곱해진 값)이 미엘린 수초들(activation function)을 통과해서 역치(일정 임계치 값)를 넘어가면 1로 나오고, 역치(임계점) 아래라면 0으로 출력이 된다..