Neural Network 모델 중 하나로 이미지 분류에 주로 사용되는 딥러닝 구조이다. CNN이 이미지를 분류하는 과정은 다음과 같다. 조각을 본다. 각 조각이 조합된 패턴을 본다. 점점 더 복잡한 조합의 패턴을 본다. 반응하는 여러 패턴의 조합을 가지고 이미지를 인식한다. 위의 그림과 같이 Convolution 과 Pooling의 과정을 거치는 것이 기존의 DNN(Deep Neural Network)와의 차이 점이다. DNN의 2차원의 이미지를 Flatten레이어를 거쳐 1차원 데이터로 변환하는 과정이 이미지를 학습시키는 모델로서 적합한지 문제점이 제기 되었고 이러한 문제점을 해소한 것이 CNN이다. CNN은 공간적 정보를 유지 할 ..
