CNN 기본 개념과 동작 방식

[@임커밋]

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[@hwahwaK]

와 진짜 너무 좋아요 저 시긱화 부분 너무 중독적이에요🥺🥺🥺 저 숫자를 보여주고 계산 과정을 직접 보여주는 게 너무 좋아요😍 개념 배울 때 아.. 계산 과정을 시각화 할 수 있었으면 좋았을텐데.. 라고 생각만 하던 걸 실제로 보니까 너무 좋아요 노트에다가 하나하나 써가며 시각화했는데 이런 걸 일찍 알았더라면 🥲🥲😢

[@아원아투]

공감

[@Sam_Jang]

ai 공부할수록 cnn이 진짜 놀라운 설계란걸 알게됨... cpu로도 잘돌아가고.. 가벼운데 성능도 좋아.

[@JDudeChannel]

이 콘볼루션을 가우시안 커브로 돌려서 이미지로 적용하면 그 유명한 가우시안 블러. 데이터 상으로는 명백히 불연속인 데이터가 커널 사이즈 따라 조금 연속적으로 바뀌는 것이 핵심.

[@roach_jsh]

정말 좋은 설명이네요 감사합니다!

[@진-q5s]

저 채널 유료 회원으로 가입하고 싶은데 안 되나용..??

[@hyun-jinlim762]

좋은 영상 감사합니다.

[@이수민-g9t]

시각화랑 설명이 너무 직관적이게 잘 표현되어서 이해가 잘 돼요

[@헤이요우-r3w]

너무 좋아요!! 감사합니당

[@호빵맨주인-j3j]

이해 잘도ㅑ요

[@yong.he_e]

kernel size=(1,1)인 conv layer를 사용하는 이유가 잘 이해가 되지 않는데 이것도 설명해주실 수 있으실까요?

[@sina_kim]

feature map 의 가중합(선택) 이라고 생각합니다.

[@주스케일]

1x1 conv는 dimension을 줄이는데에 많이 사용됩니다. 생각나는거중에는 UNet에 쓰였네요

[@arpa0091]

쳇 노랜줄 알았는데