아모에요

합성곱 신경망은 지금까지의 신경망과는 약간 다른 구조를 갖는다. 일반적인 신경망은 인접하는 모든 계층과 연결된 구조를 갖는데, 이를 완전연결이라 하며 완전연결된 계층을 Affine계층이라고 한다. 예를 들어서 층이 4개인 완전연결 신경망은 다음과 같이 나타난다. 각 층마다 Affine계층과 ReLU 활성함수가 존재해서 데이터를 처리하고, 마지막 층에서는 Softmax함수로 최종결과를 출력한다. ​ 반면 CNN은 Conv계층(합성곱 계층) 과 Pooling계층(통합 계층)이 나타난다. 각 층마다 Conv계층과 ReLU 활성함수가 연속으로 존재하며, 뒤에 Pooling 계층이 존재할수도 하지 않을수도 있다. 출력층과 가까운 층에서는 Affine-ReLU의 조합을 사용하기도 한다. 마지막 출력층에서는 Affi..