Convolution1 Convolution, Deconvolution 레이어 Convolution 레이어 Convolution 레이어는 딥러닝 신경망의 핵심 구성 요소 중 하나로, 주로 이미지 처리와 관련된 작업에서 사용됩니다. Convolution 레이어는 입력 데이터로부터 특징 맵(Feature Map)을 추출하는 역할을 합니다. 이 레이어는 합성곱 연산(Convolution operation)을 통해 입력 데이터에서 특정 패턴이나 특징을 감지하고 추출합니다. Convolution 레이어의 주요 구성 요소와 작동 방식을 설명하겠습니다: 필터 (Filter) 또는 커널 (Kernel) Convolution 레이어는 여러 개의 필터를 사용합니다. 각 필터는 특정한 패턴이나 특징을 감지하기 위한 작은 가중치 행렬입니다. 필터는 일반적으로 작은 크기의 정사각 행렬로 정의되며, 입력 .. 2023. 9. 13. 이전 1 다음