[AI] CNN 필터 & 맥스 풀링 시뮬레이션

CNN 단계별 시뮬레이션: 숫자 인식 (0-9)

섹션 1: 입력 이미지 선택

시뮬레이션할 손글씨 숫자를 선택하세요.

선택된 입력 이미지 (15x15):

컨볼루션 연산에 사용할 필터를 선택하세요 (선택 시 섹션 2-A에 실시간 반영).

섹션 2: 컨볼루션 연산 (Convolution Operation)

입력 이미지에 필터를 적용하여 특징 맵(Feature Map)을 생성합니다. 결과값에는 ReLU 활성화 함수(max(0, x))가 적용됩니다.

A. 사용자가 선택한 필터를 사용한 컨볼루션 (실시간 업데이트):

입력 이미지 (15x15):

선택된 필터 (3x3):

결과 특징 맵 (13x13):

B. 모든 표준 필터 적용 결과:

입력 이미지에 20가지 표준 필터를 각각 적용한 커널과 생성된 특징 맵입니다. 이 특징 맵들이 다음 단계인 풀링 계층으로 전달됩니다.

섹션 3: 맥스 풀링 (Max Pooling)

각 특징 맵의 차원을 축소하고 주요 특징을 강조하기 위해 맥스 풀링(2x2 윈도우, Stride 2)을 적용합니다. 각 13x13 특징 맵은 6x6으로 압축됩니다.

섹션 4: Flattening, 완전 연결 계층 및 예측

풀링된 특징 맵들을 1차원 벡터로 변환(Flattening)한 후, 2개의 은닉층을 포함하는 완전 연결 계층(Fully Connected Layer)을 통과시켜 최종적으로 숫자를 예측합니다. (선택된 숫자 vs. 비교 숫자)

최종 예측: