컴퓨터가 사물을 보는 방법, CNN 이론 - 2편
지난 포스팅에서 컴퓨터 비전의 과거와 CNN(Convolution Neural Network)의 구성 요소, 퍼셉트론, 합성곱층에 대해 알아보았습니다. 합성곱층과 함께 풀링, 활성화 함수, 드랍아웃 등 다양한 요소를 활용한다면 모델의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 오늘 포스팅에서는 CNN에서 사용될 수 있는 다양한 기법들과 함께 CNN의 학습이 어떤 방식으로 이루어지는지 살펴보도록 하겠습니다. 1. CNN의 구성요소 <그림
