데이터 한 그릇

합성곱 신경망(CNN) 기존 신경망의 계층 구조(일반적인) 5층을 세워보자. (Affine -> Relu) => (Affine -> Relu) => (Affine -> Relu) => (Affine -> Relu) => (Affine -> Softmax) ------> CNN 신경망의 계층 구조(일반적인) (Conv -> Relu -> Pooling) => (Conv -> Relu -> Pooling) => (Conv -> Relu) => (Affine -> Relu) -> (Affine-> Softma) 합성곱 계층 완전연결 계층의 문제점 (Affine 계층이 문제점) Affine 계층의 문제점은 데이터의 공간적 형상에 담긴 정보를 무시한다는 점이다. 즉, 데이터의 형상이 무시된다는 것. 예를 들어서 ..