Tensorflow 이미지 분류하기(CNN:합성곱신경망) (3)- 2단계 컨볼류션(Convolution, 합성곱), 이미지에서 특징맵(feature map) 찾기, 특징을 구분하기

#딥러닝,#Tensorflow,#CNN,#이미지 분류하기, #MNIST,#손글씨분류하기, #ConvluationNeuralnetwork, #합성곱신경망,#콘볼류션신경망, #Convolution,#CIFAR10, #필터,#합성곱이란,#convolution정의 1. 합성곱(Convolution)이란? 이미지의 특정한 패턴의 특징을 발견하여, 이미지를 분류하고 분석하면 정확도를 높일 수 있고, 분류의 기준이 될 수 있다는 장점이 있습니다. 손글씨 0,6,9,8 을 동그라미 모양의 갯수를 전체와 중간을 기준으로 위/아래로 구분해서 분류해 보면 다음 표와 같이 정리할 수 있습니다. 숫자를 전체, 위,아래를 이용하여 특징을 분류할 수 있습니다. 특정한 패턴의 특징이 어디서 나타났는지를 확인해 주는 도구가 convol..........

원문링크 : Tensorflow 이미지 분류하기(CNN:합성곱신경망) (3)- 2단계 컨볼류션(Convolution, 합성곱), 이미지에서 특징맵(feature map) 찾기, 특징을 구분하기