Dropout Layer (드롭아웃 층) 구현 및 최적화 가이드1. 드롭아웃 층 개요드롭아웃은 신경망의 과적합을 방지하는 강력한 정규화 기법입니다. 학습 과정에서 무작위로 뉴런을 비활성화하여 모델의 일반화 성능을 향상시킵니다.1.1 작동 원리학습 시 지정된 확률로 뉴런 비활성화남은 뉴런의 출력값 스케일링 조정추론 시에는 모든 뉴런 활성화1.2 주요 이점과적합 방지앙상블 효과연산 효율성2. 구현 방법2.1 기본 구현 (TensorFlow/Keras)import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, Dropoutclass ModernDropoutNetwork(tf.keras.Model): def __init__(self, hidden_..

Fully Connected Layer (완전 연결 층) 구현 및 최적화 가이드1. 개요완전 연결 층(Fully Connected Layer)은 심층 신경망에서 특징을 학습하고 최종 예측을 수행하는 핵심 구성 요소입니다.1.1 기본 원리각 뉴런이 이전 층의 모든 뉴런과 연결가중치(W)와 편향(b)을 통한 선형 변환 수행활성화 함수를 통한 비선형성 도입1.2 주요 특징높은 표현력과 학습 능력대규모 파라미터로 인한 메모리 사용량과적합 위험성과 최적화 필요성2. 구현 방법2.1 기본 구현 (TensorFlow/Keras)import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, BatchNormalizationclass ModernFC..

1. 개요전개 층(Flatten Layer)은 CNN(Convolutional Neural Networks)에서 다차원 특징 맵을 1차원 벡터로 변환하는 핵심 계층입니다. 이는 합성곱 층에서 추출된 특징을 완전 연결 층(Dense Layer)에 전달하기 위한 필수적인 과정입니다.1.1 주요 기능다차원 데이터 구조 변환 (예: 3D → 1D)특징 정보 보존파라미터 없는 효율적 연산  2. 구현 방법2.1 기본 구현 (TensorFlow/Keras)from tensorflow.keras.layers import Flattenclass SimpleConvNet(tf.keras.Model): def __init__(self): super().__init__() self.conv =..

CNN 풀링 층(Pooling Layer)1. 풀링 층 개요풀링 층은 CNN에서 특징 맵의 크기를 줄이고 중요한 정보를 보존하는 핵심 구성 요소입니다.✅ 주요 기능차원 축소: 특징 맵의 공간적 크기를 줄여 연산 효율성 향상과적합 방지: 모델의 복잡도를 낮춰 일반화 성능 개선특징 추출: 주요 특징을 보존하며 데이터 표현을 압축2. 풀링 기법 구현✅ 기본 설정"""CNN 풀링 층 구현License: MIT"""import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Layer, MaxPooling2D, AveragePooling2Dimport logging# 로깅 설정logging.basicConfig(level=logging.INFO)logger = logg..

1. 합성곱 층(Convolutional Layer) 개요합성곱 층(Convolutional Layer)은 CNN의 핵심 요소로, 이미지에서 중요한 특징을 추출하는 역할을 합니다. 필터(Filter, Kernel)를 사용하여 윤곽선, 모서리, 질감 등의 패턴을 감지하며, 일반적인 완전 연결 신경망(Dense Layer)보다 적은 가중치를 사용하여 연산량을 줄이고 성능을 향상시킵니다.2. 패딩(Padding)과 스트라이드(Stride)✅ 패딩(Padding)패딩은 입력 이미지의 가장자리에 0을 추가하여 출력 크기를 조정하는 기법입니다.'valid' 패딩: 패딩 없이 필터가 적용되므로 출력 크기가 줄어듦.'same' 패딩: 출력 크기가 입력과 동일하도록 적절한 0을 추가하여 필터 적용.conv_layer_v..

1. CNN이란?Convolutional Neural Network(CNN, 합성곱 신경망)는 이미지나 영상 데이터를 처리하는 데 특화된 인공 신경망입니다. 일반적인 신경망과 달리 이미지의 공간적 구조를 유지하면서 특징을 추출하기 때문에, 이미지 분류, 객체 탐지, 얼굴 인식 등에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.✅ CNN의 주요 계층CNN은 5가지 주요 계층(layer)으로 구성됩니다:Convolutional Layer (합성곱 층) - (https://gangdonggil.tistory.com/173)이미지의 특징을 추출하는 역할필터(커널)를 사용해 특징 맵 생성입력 이미지에서 윤곽, 모서리 등의 패턴 감지비선형 활성화 함수(ReLU) 사용하여 특징을 강조Pooling Layer (풀링 층) - (http..