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🎉 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..

🎉 안녕하세요! 오늘은 딥러닝 분야에서 혁신적인 아키텍처인 DenseNet에 대해 알아보겠습니다. DenseNet은 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)의 연결 방식을 획기적으로 개선하여, 성능 향상과 효율성을 동시에 잡았습니다. 💡 DenseNet의 핵심 아이디어는 모든 레이어 간의 직접적인 연결입니다. 기존 CNN 아키텍처는 일반적으로 레이어를 순차적으로 연결하지만, DenseNet은 각 레이어가 이전의 모든 레이어의 출력을 입력으로 받습니다. 즉, 레이어가 깊어질수록 이전 레이어의 특징 맵(feature map)을 모두 활용하는 것입니다. 이를 통해 DenseNet은 특징 전파를 촉진하고, 기울기 소실 문제를 완화하며, 파라미터 효율성을 높이는 효과를 얻습..