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이미지 분류는 컴퓨터 비전 분야에서 핵심적인 문제입니다. 딥러닝의 발전과 함께, 특히 Convolutional Neural Networks (CNN, 합성곱 신경망)은 이미지 분류 문제에서 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. 이 글에서는 CNN의 기본 개념부터 실제 구현 예시까지, 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 자세히 설명합니다. 💡 합성곱 신경망 (CNN)의 기본 원리CNN은 이미지 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 설계된 딥러닝 모델입니다. CNN은 주로 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다: 합성곱 계층 (Convolutional Layer), 풀링 계층 (Pooling Layer), 그리고 완전 연결 계층 (Fully Connected Layer).합성곱 계층 (Convolutional ..

딥러닝 분야에서 컨볼루션 신경망 (CNN)은 이미지 인식, 객체 감지 및 자연어 처리와 같은 다양한 작업에 널리 사용되는 핵심 아키텍처입니다. CNN은 이미지 데이터의 공간적 계층 구조를 활용하여 복잡한 패턴을 효과적으로 학습하도록 설계되었습니다. 이 블로그 게시물에서는 CNN의 아키텍처와 주요 구성 요소에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.✨ 컨볼루션 신경망 (CNN) 소개:컨볼루션 신경망은 이미지, 비디오 및 텍스트와 같은 데이터를 처리하도록 설계된 딥러닝 모델입니다. 전통적인 신경망과 달리 CNN은 데이터의 공간적 관계를 활용합니다. 즉, 인접한 픽셀 간의 관계와 같은 데이터 내의 지역 패턴을 인식합니다. 이러한 능력은 CNN이 이미지와 같은 고차원 데이터에서 탁월한 성능을 발휘하게 합니다. CNN의..