#9 Data Transformation and CNN(Convolutional Neural Network)

* 12주차 강의 내용입니다.

 

1) Data Transformation

 입출력 수준에서 데이터를 추상화 한다. 100 by 100 이미지를 classfication 하기 위해 4차원의 데이터로 줄이는 것과 같다. 

 

 고차원 데이터를 1차원으로 줄이는 방법은 무엇이 있을까? 가령 이미지 처리의 경우 수많은 픽셀로 이루어져있기 때문에 낮은 차원으로 reduction 하기 위해서는 무언가 방안이 필요하다.

 

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2) CNN

 Convolutional Nueral Network은 Matrix간의 합성 행렬곱을 통해 차원을 줄여간다. 일정한 필터를 stride하면서 저차원으로 이동한다.

 

padding

- 지나치게 데이터가 축소되어 정보가 소실되는 것을 방지하기 위해 데이터에 0으로 이루어진 패딩을 주는 경우가 있다.

 

 

pooling

- overfitting을 막기 위해 pooling 하는 경우도 있다.