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cnn은 합성공 신경망으로, 이미지와 같은 구조화된 데이터를 처리하도록 설계되었다. cnn은 여러 레이어로 구성되며 각 레이어는 입력 데이터에서 특징을 추출한다.

cnn은 합성곱 계층과 풀링 계층으로 나눌 수 있다.
그 중에서 합성곱 계층은 형상을 유지하기 위한 기법으로 이미지 1픽셀의 정보를 가진 게 아닌 3X3인 9픽셀의 정보를 가진다. 이러한 특징은 데이터를 3차원으로 입력받아서 다음 계층에 3차원 데이터로 전달시킨다.

cnn구조의 장점은 복잡한 비선형 모델의 구현이 가능하고 이미지와 음성인식에 특화되어 있다. 또한 3차원 데이터를 쓸 수 있다는 것이 장점이 될 수 있다.

cnn구조의 단점은 많은 용량이 필요하고 많은 계산량을 필요로 한다.