CNN 합성곱 신경망 Flatten Layer의 역할 및 방법

일반적인 CNN 레이어 구성을 보면 Input > Convolutional layer > Pooling Layer > Faltten layer > Fully Connected Layer 이런 식으로 진행되는걸 볼 수 있는데요. 합성곱 신경망의 가장 특징적인 레이어가 합성곱층과 풀링층이라, 주로 CNN 앞단층에 대한 설명은 많이 들어봤지만, 뒷 단계인 Flatten과 Fully Connected(FC)레이어에 대한 설명은 많이 다루지 않는 것 같아서 짚고 넘어가려 합니다. 합성곱층은 필터를 통해 데이터의 특징을 추출하고 풀링 레이어는 계산 과정에서 매개변수 수를 줄이고, 모델의 과적합을 방지한다는 목적이 있죠. 그렇다면 Flatten layer는 왜 존재할까요?! 결론부터 말하자면, Flatten laye..

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