AI 2026.04.28 · 13 min
Advanced Neural Network Theory Deep Dive · 5
CNN의 설계 철학 — 왜 Convolution인가
Translation equivariance의 수학적 근거부터 VC 이론의 파라미터 효율, pooling의 invariance, 그리고 LeNet에서 EfficientNet까지 아키텍처 진화의 공통 원리를 추적한다.
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Translation equivariance의 수학적 근거부터 VC 이론의 파라미터 효율, pooling의 invariance, 그리고 LeNet에서 EfficientNet까지 아키텍처 진화의 공통 원리를 추적한다.
VGG의 depth 실험부터 NAS의 자동 탐색까지, 현대 CNN 아키텍처 설계를 관통하는 하나의 원리 — 표현력과 효율성의 균형 — 를 추적한다.