컴퓨터 비전 분야에서의 1등 공신.

딥러닝에서 가장 성공한 모델

classification 등에 사용된다.

CNN 특징

• 부분 연결성
• 가중치 공유(Weight Parameter Sharing)
• 통째 학습, 특징 학습
• 데이터의 원래 구조를 유지한 채 특징 추출

컨볼루션(convolution) 연산

컨볼루션층

convolution의 역전파

Pooling Layer(풀링층)

CNN 시각화

Ex — RGB Image Convolution 파라미터 계산

Padding(덧대기)

Stride(보폭)

Ex - Padding과 Stride를 고려한 파라미터 계산

Padding (1), Stride (1), 3 × 3 Kernel인 경우

Alexnet 모델의 파라미터 수 계산

1 * 1 Convolution