conv-layer
합성곱층
Convolutional Layer는 입력 이미지의 공간적 패턴을 지역 필터로 추출하는 연산층으로서 여러 층을 쌓아 특징을 점진적으로 추상화한다. 연속된 Conv→ReLU→Conv 식의 비선형 블록은 입력을 그대로 전달하는 아이덴티티를 근사하기 어렵게 만들어 최적화 난제를 심화시킬 수 있다. 따라서 합성곱 블록의 구성 방식과 연결 패턴이 매우 깊은 네트워크의 학습 가능성에 직접적인 영향을 준다.
중급
합성곱층
Convolutional Layer는 입력 이미지의 공간적 패턴을 지역 필터로 추출하는 연산층으로서 여러 층을 쌓아 특징을 점진적으로 추상화한다. 연속된 Conv→ReLU→Conv 식의 비선형 블록은 입력을 그대로 전달하는 아이덴티티를 근사하기 어렵게 만들어 최적화 난제를 심화시킬 수 있다. 따라서 합성곱 블록의 구성 방식과 연결 패턴이 매우 깊은 네트워크의 학습 가능성에 직접적인 영향을 준다.
