합성곱신경망2 [딥러닝][퀴즈] CNN(Convolutional Neural Network) 개인적으로 딥러닝 수강과목 퀴즈 준비를 위해 예상문제와 답안을 정리한 것입니다. CNN(Convolutional Neural Network) 1. CNN과 기본 FNN의 차이점 3가지(장점) 1) 기본 FNN은 입력데이터가 3차원인 이미지 데이터를 처리하기 위해서는 많은 수의 파라미터가 필요하며 그 결과 오버피팅이 발생할 가능성이 높지만, CNN은 Weight Sharing(Parameter Sharing)을 통해 필요한 파라미터수가 감소하기 때문에 오버피팅을 방지할 수 있다. 2) 위치가 달라도 동일한 feature를 추출할 수 있다(translation invariant) 3) locally connected 되어있기 때문에 이미지의 공간 정보(위치 정보)를 유지하면서 인접 이미지와의 특징(local.. 2021. 5. 20. [딥러닝기초] CNN(Convolutional Neural Networks) 아래 2개의 페이지를 정리한 글입니다. www.freecodecamp.org/news/an-intuitive-guide-to-convolutional-neural-networks-260c2de0a050/?gi=f79d86b111cb An intuitive guide to Convolutional Neural Networks by Daphne Cornelisse An intuitive guide to Convolutional Neural NetworksPhoto by Daniel Hjalmarsson on UnsplashIn this article, we will explore Convolutional Neural Networks (CNNs) and, on a high level, go through ho.. 2021. 4. 23. 이전 1 다음
