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인공 신경망의 입력데이터로는 1차원의 데이터가 필요. 한 장의 컬러사진은 3차원, 여러 장은 4차원이기 때문에 다차원의 데이터를 1차원의 데이터로 변환해야한다. 차원을 줄이기 때문에 공간정보가 손실이 되는데 공간정보를 유지한채 학습하는 모델이 CNN이다. 예제로 mnist 데이터의 형태를 보면 28 X 28 이미지가 60,000개가 있는 3차원 데이터로 되어 있다. (색깔이 추가되면 4차원 가능) CNN은 다차원의 데이터를 Convolution layer와 Subsampling layer의 반복하면서 이미지의 크기와 공간을 줄여가며 1차원의 데이터로 표한하게 됩니다. 위의 Convolution쪽을 케라스(Keras)로 살펴보자면 아래의 코드와 같다. 처음에 Conv2D(32, (3, 3)은 28, 28,..