[CNN] FCL vs CNN

✔️FCL (Full  Connected Layer, 완전 연결층)

• 특성 공간에 있는 전역패턴을 학습
• 전 레이어에서 추출된 특징 맵(feature map)을 평탄화(flatten)한 후에 연산을 수행
• 입력된 이미지를 펴서 *벡터화(Vectorization)를 수행한다. 이미지 데이터를 1차원으로 뭉개기때문에 ‘공간적 특성’을 잃어버린다는 단점이 있다. 즉, FCL은 공간적 특성을 무시한다는 것. 공간적 특성이 중요한 피사체는 판단하지 못한다는 단점이 있다.
  • 벡터화는 다차원의 데이터를 1차원으로 변환하는 과정.
• 이러한 FCL의 대안 ⇒ Conv (패턴 분석)

 

✔️Conv (Convolution Layer, 합성곱 층)

• 지역 패턴을 학습
• 커널(kernel)이라는 작은 필터를 사용하여 입력 이미지를 슬라이딩(sliding)하면서 지역적인 패턴을 찾는다. 이러한 패턴은 특징 맵(feature map)으로 변환되어 출력값을 생성합니다.
• Conv net의 특징
  • 학습된 패턴은 평행이동 불변성을 가짐. 어떤 패턴을 학습했다면 다른 곳에서도 이 패턴 인식 가능
  • 공간적 계층구조 학습 가능
    • 입력 특성맵
    • 첫번째 합성곱 층: 지역패턴 학습 (고양이 윤곽선 학습)
    • 두번째 합성곱 층: 첫번째 층의 특성으로 구성된 더 큰 패턴을 학습 ( 질감 학습..)
    • 이러한 단계를 지속해서 출력 특성맵 만듦.
• 컨브넷의 목적
  • 피사체를 인식할 수 있는 특징만을 이미지에서 추출 F.E(Feature Extraction)

CNN (Convolutional Neural Network) and FCL (Fully Connected Layers) are two common types of layers in deep learning models, and they have some important differences.

CNNs are commonly used for image and video data because they are able to effectively extract features from these types of data. CNNs consist of several layers, including convolutional layers, pooling layers, and activation layers. The convolutional layers apply a set of filters to the input data to extract features, and the pooling layers downsample the output of the convolutional layers to reduce the dimensionality of the data. The activation layers introduce nonlinearity into the model.

FCLs, on the other hand, are commonly used for structured data, such as tabular data. FCLs are also sometimes called dense layers or fully connected layers because every neuron in one layer is connected to every neuron in the next layer. FCLs are typically used for classification or regression problems, and they are often used as the output layer of a model.

The main differences between CNNs and FCLs are in their architecture and the types of data they are suited for. CNNs are designed to work with image and video data and use convolutions and pooling to extract features, while FCLs are used for structured data and are fully connected. However, it's worth noting that there are many other types of layers in deep learning models, and the choice of layers depends on the specific problem and the type of data being used. (출처: Chat GPT)