CNN(Convolutional Neural Network)은 왜 등장했을까?

1. Fully connected layer Neural network는 방대한 데이터를 모두 활용할 수 있도록 제한된 복잡도의 system에 압축하여 넣는 것 가장 간단한 single layer로 Perceptron이라고 부르는 Fully connected layer를 생각했다. input image에 대해 하나의 feature를 뽑기 위해 모든 pixel을 각각 서로 다른 가중치로 연결한 것이다 모든 pixel을 서로 다른 가중치의 sum을 하여 nonlinear activation function을 넣어 하나의 classification score를 뽑아낸다 2. Perceptron의 첫번째 문제점 이 간단한 모델을 먼저 matrix 형태로 바라본다면? 각 이미지 pixel 구조에 weight를 그..