1. Convolution 지금까지 본 신경망은 인접하는 계층의 모든 뉴런이 결합되어 있는 fully-connected 형태이며 완전히 연결된 계층을 Affine 계층이라는 이름으로 구현하였다. 위 그림과 같이 CNN에서는 새로운 ’합성곱 계층’과 ’풀링 계층’이 추가된다. 기존 완전 연결 계층(Affine)의 문제점은 ’데이터의 형상이 무시된다’는 것이다. 이미지는 통상 가로, 세로, 채널(색상)의 3차원 데이터이다. 그러나 완전연결 계층에 입력할 때는 3차원 데이터를 1차원 데이터로 평탄화 시켜야 한다. 이미지는 3차원 형상이며 이 형상에는 공간적 정보가 담겨져 있다. 그러나 완전 연결을 하게 되면 모든 입력 데이터를 동등한 뉴런(같은 차원의 뉴런)으로 취급하여 공간적 정보가 많이 사라지게 된다. 이..
