Convolution Layer 썸네일형 리스트형 CNN이 이미지에 더 효율적인 이유 이미지를 다루데에는 CNN을 가장 많이 사용한다. convolution이 이미지 연산에 특화되어 있기 때문이다. 근데 왜 특화 되어 있다 말할 수 있는 걸까? convolution layer와 fully connected layer를 비교해보면 이에 대한 답을 찾을 수 있다. 훨씬 적은 모델 파라미터 요구 개수 입력 이미지 크기가 [ 200 x 200 ]라고 가정했을 때 (1) fully connected layer의 경우 node를 1개로만 둬도 40,001개(가중치 40,000 + 바이어스 1)의 모델 파라미터가 필요하지만 (2) convolution layer를 사용하는 경우 3x3 커널 100개를 사용한다해도 1,000개(커널 900 + 바이어스 100)만 필요하다. 결과적으로 cnn연산이 훨씬 .. 더보기 이전 1 다음
