딥러닝(Deep Learning) 구현을 위한 Feed Forward 모델과 CNN(Convolutional Neural Network)과의 차이점
정보관리기술사 제111회 2교시 15번 문항으로, 과목은 AI/신기술입니다.
원문 문제
정보관리기술사 제111회 15번. 딥러닝(Deep Learning) 구현을 위한 Feed Forward 모델과 CNN(Convolutional Neural Network)과의 차이점
핵심 키워드
- Feed Forward 신경망
- CNN
- 합성곱 계층
- 완전 연결층
- 구조적 차이
- 이미지 처리
고득점 가이드 — 1. 개요
딥러닝(Deep Learning) 의 기본 모델인 Feed Forward 신경망은 입력을 1차원 벡터로 펼쳐 완전 연결층(Fully Connected Layer)으로만 처리하는 단방향 신경망이며, CNN(Convolutional Neural Network)은 합성곱·풀링 계층을 도입해 이미지의 공간 구조를 보존하면서 학습하는 신경망이다. 고해상도 이미지 분류 시스템 설계 관점에서 두 모델의 구조적 차이를 이해해야 파라미터 효율·일반화 성능·학습 비용 측면의 최적 선택이 가능하다.
출제 이력
- Feed Forward 신경망기출 1문항
- CNN기출 1문항
- 합성곱 계층기출 1문항
- 완전 연결층기출 1문항
- 구조적 차이기출 1문항
- 이미지 처리기출 1문항
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