CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지 인식 작업에 널리 사용되는 일종의 딥 러닝 모델입니다. 시각적 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하도록 특별히 설계되어 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 강력한 도구가 됩니다. 이 답변에서는 CNN의 핵심 구성 요소와 이미지 인식 작업에서 각각의 역할에 대해 설명합니다.
1. 컨볼루션 레이어: 컨볼루션 레이어는 CNN의 빌딩 블록입니다. 특징 맵을 생성하기 위해 입력 이미지와 컨벌루션되는 학습 가능한 필터 또는 커널 세트로 구성됩니다. 각 필터는 가장자리, 모서리 또는 질감과 같은 이미지의 특정 패턴이나 기능을 감지합니다. 컨벌루션 작업에는 이미지 위로 필터를 밀고 필터 가중치와 해당 이미지 패치 사이의 내적을 계산하는 작업이 포함됩니다. 이 프로세스는 이미지의 각 위치에 대해 반복되어 다른 기능의 존재를 강조 표시하는 기능 맵을 생성합니다.
예: 수평 가장자리를 감지하는 3×3 필터를 고려해 보겠습니다. 입력 이미지와 컨벌루션하면 이미지의 수평 가장자리를 강조하는 기능 맵이 생성됩니다.
2. 풀링 레이어: 풀링 레이어는 컨벌루션 레이어에서 생성된 피처 맵을 다운샘플링하는 데 사용됩니다. 가장 중요한 정보를 유지하면서 기능 맵의 공간적 차원을 줄입니다. 가장 일반적으로 사용되는 풀링 작업은 풀링 창 내에서 최대값을 선택하는 최대 풀링입니다. 이는 네트워크의 계산 복잡성을 줄이는 데 도움이 되며 입력 이미지의 작은 공간 변화에 대해 보다 견고해집니다.
예: 기능 맵에서 2×2 풀링 창을 사용하여 최대 풀링을 적용하면 겹치지 않는 각 2×2 영역에서 최대값을 선택하여 공간 차원을 절반으로 효과적으로 줄입니다.
3. 활성화 기능: 활성화 기능은 CNN에 비선형성을 도입하여 복잡한 패턴을 학습하고 예측할 수 있도록 합니다. CNN에서 가장 일반적으로 사용되는 활성화 함수는 출력을 XNUMX과 입력의 최대값으로 계산하는 ReLU(Rectified Linear Unit)입니다. ReLU는 단순성과 기울기 소실 문제를 완화하는 기능으로 인해 선호됩니다.
예: 뉴런의 출력이 음수이면 ReLU는 출력을 XNUMX으로 설정하여 뉴런을 효과적으로 끕니다. 출력이 양수이면 ReLU는 이를 변경하지 않고 유지합니다.
4. Fully Connected Layers: Fully Connected Layers는 추출된 특징을 기반으로 최종 예측을 수행합니다. 그들은 이전 레이어에서 평평한 기능 맵을 가져와 완전히 연결된 일련의 뉴런을 통해 전달합니다. 완전 연결 레이어의 각 뉴런은 이전 레이어의 모든 뉴런에 연결되어 피처 간의 복잡한 관계를 학습하고 정확한 예측을 할 수 있습니다.
예: 이미지 인식 작업에서 완전 연결 계층에는 "고양이", "개" 및 "자동차"와 같은 다양한 클래스에 해당하는 뉴런이 있을 수 있습니다. 완전 연결 계층의 출력은 각 클래스에 속하는 입력 이미지의 확률로 해석할 수 있습니다.
5. 손실 함수: 손실 함수는 예측 출력과 실측 레이블 간의 불일치를 측정합니다. CNN이 당면한 작업에서 얼마나 잘 수행되고 있는지 정량화하고 훈련 중에 모델의 매개변수를 업데이트하기 위한 신호를 제공합니다. 손실 함수의 선택은 이진 분류를 위한 이진 교차 엔트로피 또는 다중 클래스 분류를 위한 범주 교차 엔트로피와 같은 특정 이미지 인식 작업에 따라 다릅니다.
예: 이진 분류 작업에서 이진 교차 엔트로피 손실은 양성 클래스의 예측 확률을 실제 레이블(0 또는 1)과 비교하고 이들 간의 큰 불일치에 페널티를 부여합니다.
CNN(컨볼루션 신경망)은 컨볼루션 계층, 풀링 계층, 활성화 함수, 완전 연결 계층 및 손실 함수로 구성됩니다. 컨벌루션 레이어는 입력 이미지에서 의미 있는 특징을 추출하는 반면 풀링 레이어는 특징 맵을 다운샘플링합니다. 활성화 함수는 비선형성을 도입하고 완전히 연결된 계층이 최종 예측을 수행합니다. 손실 함수는 예측된 출력과 실측 레이블 간의 불일치를 측정하여 학습 프로세스를 안내합니다.
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