딥러닝에서의 합성곱 신경망(CNN)의 오해 풀기

딥러닝 모델과의 작업 경험을 되돌아보는 것은 보람 있었습니다. 원본 픽셀을 읽는 것부터 자율 주행 자동차에 동력을 공급하는 것까지, CNN은 현대 시각 인식의 초석으로 남아 있습니다. 이 글에서는 CNN이 어떻게 작동하는지, 왜 중요한지, 그리고 어디로 향하고 있는지 살펴봅니다. 컨볼루션은 왜 사용될까요? 간단히 말해, 컨볼루션은 두 함수(또는 두 배열의 숫자)를 "혼합"하여 한 함수가 다른 함수에 필터 역할을 하도록 하는 방법입니다. 한 함수가 다른 함수를 가로질러 슬라이딩(이동)될 때 두 함수가 얼마나 겹치는지를 측정합니다. 이러한 슬라이딩 및 곱하기 동작 때문에 컨볼루션은 지역 패턴을 추출하고 해당 패턴이 강조되거나 억제되는 새로운 신호 또는 이미지를 생성합니다.