AI 2026.04.28 · 14 min
Advanced Cnn Deep Dive · 1
CNN의 수학적 토대 — Convolution부터 Frequency까지
Discrete convolution의 정의와 cross-correlation의 차이부터, Translation equivariance의 군론적 증명, Toeplitz 행렬 표현, 그리고 Spectral bias까지 CNN의 설계 철학을 추적한다.
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Discrete convolution의 정의와 cross-correlation의 차이부터, Translation equivariance의 군론적 증명, Toeplitz 행렬 표현, 그리고 Spectral bias까지 CNN의 설계 철학을 추적한다.
Convolution의 forward/backward 수학부터 depthwise separable의 텐서 분해까지, CNN이 '어디서 무엇을 볼 것인가'를 결정하는 방식을 추적한다.
Translation equivariance의 수학적 근거부터 VC 이론의 파라미터 효율, pooling의 invariance, 그리고 LeNet에서 EfficientNet까지 아키텍처 진화의 공통 원리를 추적한다.