CNN

영어	Convolutional Neural Network
한국어	합성곱 신경망
분류	신경망 아키텍처
주요 활용	이미지, 비전
핵심 연산	합성곱 (Convolution)

'''CNN'''(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)은 이미지 처리에 특화된 [[딥러닝]] 아키텍처입니다. [[youtube:YRhxdVk_sIs|CNN 설명]] == 개요 == CNN은 1989년 Yann LeCun이 개발한 신경망으로, 이미지에서 특징을 자동으로 추출합니다. 2012년 AlexNet이 ImageNet 대회에서 우승하며 [[딥러닝]] 혁명을 촉발했습니다. [[컴퓨터 비전]]의 핵심 기술입니다. == 핵심 구성요소 == === 합성곱 레이어 === * 필터(커널)로 특징 추출 * 지역적 패턴 감지 * 파라미터 공유 === 풀링 레이어 === * 다운샘플링 * Max Pooling, Average Pooling * 위치 불변성 === 활성화 함수 === * ReLU (Rectified Linear Unit) * 비선형성 추가 * 기울기 소실 방지 === 완전 연결 레이어 === * 최종 분류 * Softmax 출력 * 클래스 확률 == CNN 발전 역사 == === LeNet-5 (1998) === * 초기 CNN * 손글씨 숫자 인식 * Yann LeCun === AlexNet (2012) === * ImageNet 우승 * GPU 활용 * Dropout 도입 === VGGNet (2014) === * 깊은 네트워크 (16-19층) * 작은 필터 (3x3) * 단순한 구조 === GoogLeNet/Inception (2014) === * 다양한 필터 크기 * Inception 모듈 * 효율적 구조 === ResNet (2015) === * 잔차 연결 (Residual) * 152층까지 학습 * 기울기 소실 해결 === EfficientNet (2019) === * 효율적 스케일링 * 복합 스케일링 * SOTA 성능 == 활용 분야 == === 이미지 분류 === * 객체 인식 * 장면 분류 * 의료 진단 === 객체 탐지 === * YOLO, Faster R-CNN * 자율주행 * 보안 시스템 === 세그멘테이션 === * U-Net * 의료 영상 * 자율주행 === 기타 === * 얼굴 인식 * 스타일 전이 * 생성 모델 == CNN vs Transformer == * CNN: 지역적 패턴, 효율적 * ViT: 전역적 관계, 대규모 데이터 필요 * 하이브리드 접근 증가 == 관련 문서 == * [[딥러닝]] * [[컴퓨터 비전]] * [[이미지 분류]] * [[신경망]] [[분류:인공지능]] [[분류:딥러닝]] [[분류:컴퓨터 비전]] [[분류:신경망]]