Re: [머신러닝/딥러닝 도서 Q&A] [혼공머신, 8-1~8-3] 합성곱 신경망의 필터에 관한 질문

[Haesun Park]

안녕하세요. 박해선입니다.

합성곱 커널을 포함해 신경망의 모든 가중치는 4장에서 소개한 경사 하강법 알고리즘을 사용해 학습됩니다.

감사합니다!

2022년 9월 27일 (화) 오후 3:55, 혼공머신 98호기 <cha...@gmail.com>님이 작성:

안녕하세요,

합성곱 신경망에서 커널을 이용해 이미지의 특성을 분류 하여 러닝이 가능하다는 것은 이해했는데, 이때 커널 안의 값(가중치) 들은 사용자가 직접 정해주는 것인지, 아니면 학습을 통해서 최적의 가중치가 구해지는 것인지 궁금합니다.

p446 부터  보면, 합성곱 신경망을 만들 때 conv2d , 풀링층, conv2d, flatten, Dropout 순으로 층을 추가를 해 주는데 이때 conv2d 층을 만들 때 커널의 사이즈와 개수를 지정해 줍니다. 이때 커널 안에는 아무 값이 들어가 있지 않고, 컴파일 후  fit 을 할 때 최적의 커널 가중치들이 구해지는 것인가요? 

책에서는 필터를  어떤 원리로 사용한다 ~ 라는 말만 있고 가중치가 어떻게 생성되는지에 대한 설명은 없는 것 같아 질문 남깁니다.

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