Deep Learning/from scratch I
[밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - 7장 합성곱 신경망(CNN) I]
Affine 계층은 fully-connected layer 라고도 한다. Affine 계층의 네트워크는 다음과 같다. 마지막 5번째 층은 softmax 계층에서 최종결과를 출력한다. CNN(합성곱 계층, convolutional layer)는 합성곱계층(convolutional layer)와 풀링계층이 추가되었다 affine(a.k.a fc layer)의 문제점 -> 공간, 색깔 (R G B), 거리 등 3차원속의 의미를 갖는 본질이 무시됨, 같은 차원의 뉴런으로 취급됨 CNN의 특징 -> 3차원적인 형상 유지(이미지 데이터의 특성) 합성곱 연산 입력은 (4*4), 필터는 (3*3) 출력은 (2*2) 이다. 필터를 kernel 이라고 지칭하기도함 1*2+0*2+3*1+0*0+1*1+2*2+3*1+0*0+..
