CNN, RNN 같은 신경망은 분류기인가요? 추출기인가요?

Question

chatGPT한테 물어보면 CNN, RNN 같은거 자체는 데이터의 특징을 뽑아내는 추출기고, 그 뒤에 Dense와 Softmax를 연결해서 분류한다고 하는데요. 이게 좀 헷갈리는데.. CNN RNN 같은건 데이터로 학습하는 모델로 알고있었는데 어떻게 접근해서 공부해야할까요?

다크브라운 · Answer

CNN, RNN은 각각 Convolutional 타입의 layer, 시계열 기반의 layer를 가지고 구성되는 일반적인 모델을 의미합니다. 말씀하신 CNN, RNN은 어떤 목적을 가지고 설계하느냐에 따라 특징 추출기가 될 수도 있고, 하나의 완성된 end-to-end 아키텍쳐로 구성될 수 있습니다. 예를 하나 들면, 특징 추출기(Backbone network)로 유명한 ResNet의 경우, softmax layer를 추가적으로 덧대어 CNN 기반의 분류기로 사용할 수도 있고, Faster RCNN같은 객체 탐지기에 특징 추출기로서 넣어도 결국은 CNN 기반의 객체 탐지기가 되는 겁니다.

캐티 · Answer

이거는 복잡한 문제이고 신경망에 종류를 여러가지 더 살펴보면 좋을거여요.

CNN, RNN 같은 신경망은 분류기인가요? 추출기인가요?

2개의 답변

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