27. [CNN기초] 1차원 배열 CNN 훈련하기-1
일반적으로 CNN은 이미지, 영상등에서 많이 쓰이지만 이번 예제에서 어떤 원리로 훈련하는지 알기 위해 가장 간단한 1차원 배열로 표현해 보자. 문제 입력 [1., 0.7, 0.5, 0.3, 0.1]인 X = (5, ) 배열을 [1, 1, 1,]로 초기화 된 W = (3, ) 필터로 stride = 1인 합성곱을 하고 [0.5]로 초기화 된 B(1, )의 편향을 추가하면 pred = (3, ) 결과가 출력된다. 이때 목표 [1., 0., 0.] Y = (3, )로 pred를 훈련하고 싶다면 어떻게 하면 될까? 1. 문제를 수학으로 표현하기 먼저 연산 과정을 정의하자. 1) 순전파(Forward) 순전파는 입력 Input → 합성곱 Conv(X, W, B) → 합성곱 출력값을 pred로 아래와 같이 정의한다..
2023. 1. 3.
