컨볼루션 뉴럴 네트워크 개요
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컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)의 기본 개념과 동작 원리를 설명합니다.
합성곱 연산의 기본 개념과 필터를 사용하여 이미지에서 특징을 추출하는 방법을 설명합니다.
필터의 크기와 스트라이드의 개념을 이해하고, 이들이 CNN의 출력 크기에 미치는 영향을 설명합니다.
패딩이 CNN에서의 이미지 크기 유지에 어떻게 기여하는지를 설명합니다.
3D 컨볼루션의 개념과 채널 방향에서의 연산을 설명합니다.
파이토치에서 CNN을 구현하는 방법과 사용되는 주요 함수들을 소개합니다.
맥스 풀링의 개념과 역할을 설명하며, CNN에서의 기능을 다룹니다.
CNN의 기본 구조와 각 레이어의 역할을 설명합니다.
드랍아웃 기법을 통해 오버피팅을 방지하는 방법을 설명합니다.
CNN의 성능 향상을 위한 다양한 최적화 기법을 소개합니다.
