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PyTorch로 CNN(Convolutional Neural Network) 모델 구성하기1. 개요본 포스팅에서는 PyTorch를 활용하여 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 구성하는 방법에 대해 설명합니다. CNN은 이미지 및 영상 처리 분야에서 널리 사용되는 신경망 모델로, 합성곱(convolution) 연산을 통해 공간적 특징을 효과적으로 추출하는 것이 특징입니다.본 포스팅에서는 기본적인 CNN 모델을 구축하는 방법을 설명하고, 간단한 이미지 데이터셋을 활용하여 학습 및 평가를 수행하는 방법을 다룹니다.2. CNN의 기본 개념CNN은 기본적으로 다음과 같은 계층(layer)들로 구성됩니다.합성곱층(Convolutional Layer): 입력 이미지에서 특징을 추출하는..

CNN 개념 및 구조1. CNN(Convolutional Neural Network)이란?CNN(합성곱 신경망, Convolutional Neural Network)은 주로 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 딥러닝 모델입니다. 일반적인 신경망(MLP, Multi-Layer Perceptron)과 달리 CNN은 데이터의 공간적 구조를 효과적으로 학습할 수 있는 합성곱 연산(Convolution)과 풀링(Pooling) 연산을 사용하여 특징을 추출합니다. 이러한 구조 덕분에 CNN은 이미지 분류, 객체 탐지, 스타일 변환 등의 다양한 컴퓨터 비전 문제에서 강력한 성능을 보입니다.2. CNN의 주요 구성 요소CNN은 여러 개의 층(layer)으로 구성되며, 각 층은 특정한 기능을 수행합니다...