chapter 3 합성곱 신경망 - 2절 합성곱 신경망 구조

1. 전체 학습 과정 설계

  이미지 분류 파이프라인은 데이터 입력, 전처리, 특징 추출, 분류로 구성된다. MLP가 문제를 일으키는 부분은 특징 추출이다. 따라서 특징 추출을 CNN으로 처리하면 된다.

 

2. 특징 추출

 특징추출 단계는 큰 이미지를 여러 개의 작은 특징 맵으로 나눈 뒤 이를 쌓아 벡터로 만드는 과정이다. 이미지가 합성곱층을 차례대로 통과하면 이미지의 크기는 작아지고 특징의 가짓수는 늘어난다.

 

3. 분류

 특징 추출이 끝난 뒤에는 출력 층에 MLP를 추가하여 특징 벡터를 입력한다. MLP는 이 특징 벡터를 이용해 이미지를 분류한다.