📂머신러닝

합성곱 신경망

정의

합성곱층, 풀링층, 활성화함수 등을 적절하게 합성한 합성함수를 합성곱 신경망^{convolutional neural network, CNN}이라 한다.

설명

합성곱층과 활성화함수를 합성한 함수를 합성곱 신경망^{convolutional neural network, CNN}이라 한다. CNN은 주로 이미지과 관련된 작업에서 좋은 성능을 보여준다. MLP의 경우에는 값이 한 층 한 층을 지날 때 마다 완전연결층으로 보내지기 때문에, 데이터의 차원이 크고 층이 깊으면 신경망의 파라미터가 엄청나게 많아진다는 단점이 있다. 반면에 합성곱층에서는 파라미터의 수가 입력 데이터의 크기와 상관없이 커널의 크기에만 의존하므로, 선형층과 비교해서 파라미터의 수를 확연히 줄일 수 있다는 장점이 있다.

역사적으로는 시신경이 대뇌에서 어떻게 작용하는지를 모방하여 제안되었다.

종류

• LeNet(1998)
• AlexNet(2012)
• VGG(2014)
• GoogLeNet(2014)
• ResNet(2015)
• U-Net(2015)
• DenseNet(2017)