컨볼루션 신경망(CNN)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? | [7급 국가직 인공지능] 25년 1회차 기출문제 상세 페이지
1[7급 국가직 인공지능] 25년 1회차
컨볼루션 신경망(CNN)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
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학습 알고리즘은 기본적으로 경사 하강법을 사용하는 역전파 알고리즘이다.
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컨볼루션 신경망을 분류 문제에 사용하는 경우, 마지막 층은 소프트맥스층으로 구성된다.
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컨볼루션 신경망에서 활성화 함수로 시그모이드를 사용하면 ReLU 함수에 비해 계산시간이 줄어든다.
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풀링층(pooling layer)은 합성곱층의 출력 데이터를 입력으로 받아서 특징맵의 크기를 줄이거나 특징을 추출하는 용도로 사용된다.
해설
옳지 않은 것은 시그모이드를 쓰면 ReLU보다 계산시간이 줄어든다는 설명이다. 실제로는 ReLU가 더 빠르다.
ReLU는 로 비교 연산만 하면 되지만, 시그모이드 는 지수 연산이 필요하다. 또 시그모이드는 기울기 소실로 학습이 느려지기 쉽다.
- CNN도 경사 하강법 기반 역전파로 가중치(필터)를 학습한다.
- 분류 문제에 쓰면 마지막 층은 클래스 확률을 내는 소프트맥스층으로 구성한다.
- 풀링층은 합성곱층 출력을 받아 특징맵 크기를 줄이고 주요 특징을 추린다.
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