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'''컨볼루션 신경망'''(convolutional neural network, CNN)은 합성곱(컨볼루션) 연산을 기반으로 하는 인공신경망 구조이다. 주로 이미지처럼 격자 구조를 가진 데이터를 처리하는 데 사용된다.

== 개요 ==
이미지는 픽셀이 2차원 격자로 배열된 구조적 데이터이다. 완전연결 계층만으로 이미지를 처리하면 가중치 수가 폭증한다. CNN은 합성곱 연산으로 지역적인 특징을 추출하고 가중치를 공유하여 파라미터 수를 크게 줄인다. 1998년 LeNet-5가 문서 인식에 사용되었고, 2012년 AlexNet이 ImageNet 대회에서 압도적인 성능을 보이면서 딥러닝 붐을 이끌었다.

== 핵심 개념 ==

=== 합성곱 계층 ===
합성곱 계층은 작은 필터(커널)를 입력 위에 슬라이딩하며 각 위치에서 내적을 계산해 특징 맵(feature map)을 만든다. 필터는 지역 수용 영역(local receptive field)의 패턴(모서리, 질감 등)을 감지하며, 전체 위치에 같은 가중치를 적용하는 가중치 공유를 통해 파라미터 수를 줄인다.

=== 패딩과 스트라이드 ===
패딩(padding)은 입력 가장자리에 0을 채워 특징 맵의 크기를 조절하고, 스트라이드(stride)는 필터가 이동하는 간격을 정한다. 두 요소는 특징 맵의 공간 크기를 결정한다.

=== 풀링 계층 ===
풀링은 지역의 대표값을 뽑아 공간 크기를 줄인다. 최대 풀링(max pooling)이 대표적이며, 위치 변화에 대한 강건성을 높이고 연산량을 줄인다.

=== 분류 계층 ===
여러 합성곱·풀링 계층을 거친 특징은 1차원으로 평탄화되어 완전연결 계층에서 최종 분류·회귀에 사용된다. 계층 사이에는 ReLU 같은 활성화 함수가 적용된다.

== 대표 구조 ==
* LeNet-5: 초기 CNN 구조.
* AlexNet: 대규모 이미지 분류에서 CNN을 각광받게 한 구조.
* VGG: 작은 필터를 깊게 쌓은 구조.
* ResNet: 잔차 연결(residual connection)로 깊은 신경망 학습을 가능하게 한 구조.
* GoogLeNet(Inception): 여러 크기의 필터를 병렬로 사용하는 구조.

== 활용과 발전 ==
CNN은 이미지 분류, [[객체 탐지]], 의미론적 분할 등 컴퓨터 비전 전반에 사용된다. 이후 이미지를 패치 단위로 나누어 [[트랜스포머]]에 입력하는 비전 트랜스포머(ViT)가 등장하면서, 비전 분야에서도 어텐션 기반 구조가 보편화되었다.

== 한계 ==
CNN은 지역적 패턴 추출에 강하지만, 멀리 떨어진 위치 사이의 의존성을 다루기 어렵다. 시계열이나 문장 같은 순차 데이터는 [[순환 신경망]]이나 [[트랜스포머]]가 더 적합하다.

== 함께 보기 ==
* [[다층 퍼셉트론]]
* [[순환 신경망]]
* [[트랜스포머]]

== 출처 ==
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network 위키백과: Convolutional neural network]
* [http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition (LeCun et al., 1998)]
* [https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/hash/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Abstract.html ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks (Krizhevsky et al., 2012)]
* [https://arxiv.org/abs/1512.03385 Deep Residual Learning for Image Recognition (He et al., 2015)]

[[분류:인공신경망]]
[[분류:머신 러닝]]

컨볼루션 신경망 - 편집 역사

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