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2024.9.6딥러닝딥러닝 : 층을 깊게 한 심층 신경망지금까지 설명한 신경망을 바탕으로 뒷단에 층을 추가하면 만들 수 있지만, 커다란 문제가 몇 개 있음딥러닝의 특징과 과제, 그리고 가능성에 대하여 살핌오늘날의 딥러닝 설명더 깊은 네트워크로모두 3x3 크기의 작은 필터 적용층이 깊어지면서 채널 수가 늦어나는 것이 특징(16, 16, 32, 32, 64, 64)풀링 계층을 추가하여 중간 데이터의 공간 크기를 점차 줄여감마지막 단의 완전 계층에서는 드롭아웃 계층 사용import numpy as npdef im2col(input_data, filter_h, filter_w, stride=1, pad=0): """다수의 이미지를 입력받아 2차원 배열로 변환한다(평탄화). Parameters -..