딥러닝 레이어 이해하기 linear, Convolution
딥러닝 모델 속 각 레이어(Linear, Convolution)의 동작 방식을 이해하고, 텐서플로우로 정의해보자 데이터 이미지 데이터 표기법 - Channel, Width, Height의 이니셜로 (C, W, H), (W, H, C)와 같이 표기 Layer? 하나의 물체가 여러 개의 논리적인 객체들로 구성되어 있는 경우, 이러한 각각의 객체를 layer라 칭함 Linear layer? (Fully Connected Layer, Feedforward Neural Network, Multilayer Perceptrons, Dense Layer... 등 다양한 이름으로 불림) 역할 - 선형 변환을 이용해 데이터를 특정 차원으로 변환 저차원화 : 데이터 집약 고차원화 : 데이터 더 풍부하게 표현 변환 코드(Te..
2022. 2. 8.
