2nd/10_Wiki/Topics/CNN.md

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wiki-2026-0508-cnn	CNN	10_Wiki/Topics	verified	self		none	A	0.92	uncategorized		2026-05-08	pending	Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)

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📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

합성곱 신경망(CNN)은 학습 가능한 커널의 슬라이딩으로 공간적 지역성과 가중치 공유를 동시에 잡아, 이미지 같은 격자 데이터에서 표현 학습의 표준이 된 아키텍처다.

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

추출된 패턴: 컨볼루션-비선형-풀링의 반복으로 receptive field를 점진 확장 → 저수준 엣지에서 고수준 객체로 추상화가 자연스럽게 형성됨.

세부 내용:

• 핵심 연산: Conv(공간 가중합) + Activation(ReLU 등) + Pool(다운샘플) + BatchNorm.
• 대표 아키텍처: LeNet→AlexNet→VGG→GoogLeNet→ResNet→DenseNet→EfficientNet→ConvNeXt.
• Residual connection: 깊은 네트워크에서 그래디언트 소실을 우회하며 100층+ 학습을 가능케 함.
• 한계: 글로벌 컨텍스트 부족 → ViT/Hybrid 등으로 보완.
• 응용: 비전 외에도 음성·시계열·게놈 등 1D/3D 합성곱으로 확장.

🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

언제 이 지식을 쓰는가:

• (TODO)

언제 쓰면 안 되는가:

• (TODO)

🧪 검증 상태 (Validation)

• 정보 상태: draft
• 출처 신뢰도: A
• 검토 이유: (P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)

🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

• 기존 유사 문서: (TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)
• 처리 방식: UPDATE (자동 정규화)
• 처리 이유: Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

• 과거 데이터와의 충돌: 없음
• 정책 변화: 없음

🔗 지식 연결 (Graph)

• Parent: 10_Wiki/Topics
• Related: (TODO: 최소 2개)
• Opposite / Trade-off: (TODO)
• Raw Source: 직접 입력

🕓 변경 이력 (Changelog)

날짜	변경 내용	처리 방식	신뢰도
2026-05-08	P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화)	UPDATE	A