CNN

CNN

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Created
Created
2019 Nov 5 3:14
Editor
Edited
Edited
2024 May 8 3:41

Convolutional Neural Network

Actually we use
Correlation
not the
Convolution
근처의 데이터가 feature가 크게 의존한다는 것을 가정하고 Convolution으로 parameter를 크게 줄임
iid
가 아니라고 생각하고 각 픽셀이 주변에 의존한다는 가정하의 NN최적화 기법
Convolutional Layer와 Pooling Layer를 번갈아 가며 적용하여 입력 이미지의 특징을 추출하고 (Fully Connected) Layer를 통해 분류 작업을 수행

Hyperparameters

  • Convolution layer’s filter type, size, stride which result each activation map
  • Placements and types of convolution layer, pooling layer and activation layer
So the typical architecture look like this
where N is usually up to ~5, M is large, 0 <= K <= 2. but recent advances challenge this paradigm
CNN Notion
 
 
 
CNN Models
 
 
 
 
 

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