convolution1 CNN에서 Convolution(합성곱) 연산자 역할과 동작 원리 정리 합성곱 층(Convolution Layer) 이란?합성곱 층은 합성곱 신경망(CNNs) 의 기본 구성 요소입니다. 주로 이미지 데이터를 처리하는 데 사용됩니다.완전 연결층(fully connected layer)처럼 입력의 모든 픽셀을 모든 뉴런에 연결하는 대신, 합성곱 층은 작은 필터(커널)를 이미지 위에 슬라이딩하며 엣지(edge), 텍스처(texture), 패턴(pattern)과 같은 특성(features)을 추출합니다.주요 용어들입력(Input): 이미지 또는 특징맵 (예, 6X6 픽셀).커널(Kernel): 이미지 위를 이동하는 작은 행렬 (예, 3X3 or 5X5).스트라이드(Stride): 필터가 한 번에 이동하는 단계 수.패딩(Padding): 출력 크기를 조절하기 위해 이미지 주위에 추가.. 2025. 4. 21. 이전 1 다음
