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딥러닝: 시각화 도구를 활용한 CNN (합성곱 신경망) 해석

🎉 딥러닝 분야에서 CNN (Convolutional Neural Networks, 합성곱 신경망)은 이미지 인식, 객체 탐지 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 하지만 CNN은 복잡한 구조로 인해 내부 동작 방식을 이해하기 어려울 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시각화 도구는 CNN의 작동 방식을 파악하고 모델의 예측에 대한 통찰력을 얻는 데 필수적인 역할을 한다.🖼️ 시각화 도구의 중요성 (Importance of Visualization Tools)CNN은 여러 층의 합성곱 계층, 풀링 계층, 완전 연결 계층으로 구성된다. 각 계층은 이미지를 처리하여 특징을 추출하고, 이러한 특징들을 결합하여 최종 예측을 수행한다. 시각화 도구는 다음과 같은 측면에서 CNN의 해석을 돕는다..
딥러닝 2025. 3. 29. 16:37
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