이전 단원에서 딥러닝에 대한 개괄적인 내용을 배웠다. 이번 단원은 이미지 학습에 강력한 효과를 보이는 합성곱 신경망에 대해 알아보자. 08-1 합성곱 신경망의 구성 요소 인공 신경망은 전체 입력층에 대해 전부 가중치를 곱하고 합해서 각 뉴런 별로 출력했다. . 이와 달리 합성곱 신경망은 일부 데이터를 골라 가중치를 곱하고 한 칸씩 이동하며 1개의 뉴런에 대해 여러 개의 출력을 한다. 이렇게 이동하며 가중치를 곱하고 출력하는 단위를 따로 필터나 커널이라고 부른다. 이렇게 합성곱 계산을 통해 얻은 출력은 특성 맵이라고 부른다. . 참고로 각각의 특성 맵에 대한 커널의 각 가중치는 서로 다르다. 따라서 여러 개의 필터를 사용하면 특성맵의 차원(깊이)이 늘어난다. 그리고 이러한 단위는 밀집층과 구별된 합성곱 층..
