[딥러닝] CNN(Convolutional Neural Network)과 MLP(Multi Layer Perceptron) 의 차이

▶CNN과 MLP 차이

이전 글에서 딥러닝 종류에 대해서 알아보았습니다.

그런데 특히 CNN(Convolution Neural Network)와 MLP(Multi Layer Percepron)의 그림을 보는 중에 두 그림이 비슷해 보여서 둘의 차이가 궁금해 정리해 보려고 합니다 :)

 

CNN	MLP
✔️ kernel을 통해 valid padding과 pooling을 통해 특징점을 추출 ✔️ 이미지의 행렬인 2차원 배열에서 가로, 세로 축 전부 합성곱 연산과 풀링 연산으로 정보 손실 적음 ✔️ 풀링으로 추출한 특징점에 대한 가중치만 계산 ✔️ 연산량이 MLP보다 적음	✔️ 이미지 행렬을 1차원 배열로 만듦 ✔️ 이를 신경망에 입력으로 넣어서 가중치 계산 ✔️ 공간 정보 손실이 큼