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Convolution 연산 이해하기 Convolution 연산은 Kernel을 입력벡터 상에서 움직여가면서 선형모델과 합성함수가 적용되는 구조 고정된 가중치 커널 V를 입력벡터 상에서 움직여가면서 계산 적용 활성화 함수를 제외한 Convolution 연산도 선형변환에 속함 kernel이 공통적으로 적용되기 때문에, parameter size 줄일 수 있음 Convolution 연산의 수학적인 의미는 신호를 커널을 이용해 국소적으로 증폭 또는 감소시켜서 정보를 추출 또는 필터링하는 것 f : 커널 / g : 신호 / z : 커널의 범위 / x - z : 신호의 term CNN에서 사용하는 연산은 사실 convolution이 아니라 cross-correlation 위의 식에서 -로 되어있는 부분 +로도 변환..