컨볼루션 신경망(CNN) – 이미지 처리에 강력한 모델
CNN의 기본 구성 요소
CNN은 입력층, 합성곱층(convolutional layer), 풀링층(pooling layer), **전결합층(fully connected layer)**으로 구성됩니다. 합성곱층은 입력 이미지에서 특징을 추출하는 핵심적인 부분으로, 필터(filter) 또는 **커널(kernel)**을 사용하여 이미지의 지역적 패턴을 학습합니다. 풀링층은 이미지 크기를 줄여주는 역할을 하며, 특징 맵을 압축하여 계산 비용을 줄이고, 과적합을 방지하는 데 도움을 줍니다. 마지막으로, 전결합층은 고차원적 특성을 종합하여 분류를 수행하는 부분입니다.
합성곱 연산(Convolution Operation)
합성곱 연산은 CNN의 핵심 기능으로, 입력 이미지에 **필터(filter)**를 적용하여 **특징 맵(feature map)**을 생성합니다. 각 필터는 이미지의 일부분을 "스캔"하면서, 해당 영역의 특징을 추출합니다. 예를 들어, 엣지나 모서리와 같은 기본적인 특징을 추출할 수 있습니다. 이 과정에서 가중치는 학습을 통해 조정되며, 필터는 이미지의 중요한 특성을 자동으로 찾아냅니다. 여러 개의 필터를 사용하여 다양한 특징을 추출할 수 있습니다.
풀링(Pooling)과 차원 축소
**풀링(Pooling)**은 CNN에서 차원 축소와 계산 효율화를 위해 사용됩니다. **최대 풀링(Max Pooling)**과 **평균 풀링(Average Pooling)**이 주로 사용되며, 각 풀링 연산은 특징 맵의 크기를 줄여 정보 손실 없이 중요한 특징을 유지하면서 계산량을 크게 줄입니다. 풀링은 또한 **불변성(invariance)**을 부여하여, 이미지가 작게 확대되거나 회전하더라도 모델이 특징을 잘 인식할 수 있도록 합니다. 풀링 계층을 통해 모델의 속도와 성능을 동시에 개선할 수 있습니다.
활성화 함수와 비선형성
CNN의 각 계층에서 출력값을 비선형으로 변환하는 활성화 함수는 모델의 성능에 중요한 영향을 미칩니다. 가장 흔하게 사용되는 활성화 함수는 **ReLU(Rectified Linear Unit)**입니다. ReLU는 입력 값이 0 이하일 때는 0을 출력하고, 양수일 때는 그 값을 그대로 출력합니다. 이 함수는 비선형성을 모델에 도입하여, 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 해줍니다. ReLU 외에도 Sigmoid, Tanh와 같은 활성화 함수들이 사용될 수 있습니다
전이 학습(Transfer Learning)
**전이 학습(Transfer Learning)**은 CNN을 사용할 때, 이미 학습된 모델을 새로운 문제에 적용하는 방법입니다. CNN은 대규모 데이터셋에서 미리 학습된 모델을 사용하여, 다양한 이미지 인식 작업을 해결할 수 있습니다. 대표적인 예로, VGG, ResNet, Inception과 같은 사전 훈련된 모델을 사용하여, 적은 데이터로도 빠르고 효율적인 학습을 할 수 있습니다. 전이 학습을 활용하면, 적은 데이터셋에서도 높은 성능을 발휘할 수 있어, 이미지 분류, 객체 탐지, 스타일 변환 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.