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Convolution 1

FUNDAMENTAL 22. 딥러닝 레이어의 이해 (1) Linear, Convolution

1. 데이터의 형태 - 딥러닝을 이해하는 바업 중 가장 쉬운 방법은데이터의 형태 변화를 좇는 것이다. - 이미지 데이터는 보통 채널(Channel)이라는 것을 가진다. 우리가 일상적으로 사용하는 것은 대부분 RGB 이미지이다. - RGB의 표현 방식에 따라 (C, W, H) 또는 (W, H, C)와 같이 표기할 수 있다. 이 표기법을 알고 있다면, 어떤 딥러닝 모듈이 요구하는 데이터 형태를 알아보고 그에 맞게 데이터를 변형 시킬 수 있다. 2. 레이어는 어렵다? - 레이어(Layer) : 하나의 물체가 여러 개의 논리적인 객체들로 구성되어 있는 경우, 이러한 각각의 객체를 하나의 레이어라 한다. - 딥러닝에서 보통 신경망의 Weight라고 표현했지만, 정확히는 레이어의 Weight가 맞다. 신경망은 레이..

공부/AIFFEL 2021.02.22
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