패킷은 흘러가고 퍼셉트론은 학습한다

그동안 혼자 책보고 공부하면서 노션에 적었던 글을 옮겨 적으면서 복습하려고 적는 글입니다. 이미지를 위한 인공 신경망 합성곱 합성곱은 마치 입력 데이터에 마법의 도장을 찍어서 유용한 특성만을 드러나게 하는 것으로 비유할 수 있음 합성곱 신경망(CNN)에서는 완전 연결 신경망과 달리 뉴런을 필터, 커널이라고도 부름 (뉴런 = 필터 = 커널) 패딩: 입력 배열의 주위를 가상의 원소로 채우는 것 → 입력과 출력층의 크기를 동일하게 만들기 위해 → 패딩은 이미지 주변에 있는 정보를 잃어버리지 않도록 도와줌 위 처럼 0으로 채우는 것을 세임패딩 0으로 채우지 않고 그대로 사용하는 것을 밸리드패딩 → padding = ‘valud’ 위 예시들은 기본적으로 한 칸씩 이동했지만 스트라이드의 크기를 지정하면 한 칸이 아..