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CNN(Convolution Neural Network)
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컨볼루션을 이용한 인공 신경망 모델
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다차원 배열 데이터 처리에 특화된 모델로 데이터의 공간적 정보를 유지하면서 배열 데이터 정보를 다음 레이어로 보낼 수 있어서 이미지(RGB 채널의 3차원 배열) 분야에서 적극 활용되고 있다.
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특히 이미지의 특징을 뚜렷하게 검출하기 때문에 이미지 분류에서 높은 성능을 나타낸다.
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하위 층에서 선, 색과 같은 특징을 검출했다면 층이 깊어질수록 물체의 특징을 세부적으로 검출한다.
컨볼루션(Convolution) = 합성곱
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하나의 함수와 또 다른 함수를 반전 이동한 값을 곱한 다음, 구간에 대해 적분하여 새로운 함수를 구하는 수학 연산자
CNN Layer 종류
1. Convolution layer : 특징 추출(feature extraction)
2. Pooling layer : 특징 추출(feature extraction)
3. Fully-connected layer : 분류(classificaiton)
