딥러닝 - CNN (Convolutional Neural Network)

pooling 대표 특성 

가능하면 10*10 크기가 될 때까지 

그래서 원래 신경망에서 이미지 학습시킬 때 입력층, 은닉층, 출력층 1차원 데이터 

convolution 작업을 해서 

앞에 있는 거는 다차원 데이터고 뒤에 있는 분류기는 1차원이기 때문에 flatten 펴주는 작업이 필요하다. 

convolution 해당되는 픽셀을 곱하고 나머지에 있는 것을 더한다. 

필터값을 얹었을 때 그 범위 내에 있는 곱한 값들을 convolution 하게 되면 

원래이미지 크기보다 줄어든다. 

convolution 하게 되면 필터 크기의