다충 퍼셉트론으로 이미지 인식 문제를 처리해야 한다고 가정해보자. 위의 고양이 이미지의 크기를 1000 x 1000이라 해보자. 추가로 칼라이미지라 채널을 3개를 가지니 해당 이미지의 차원은 1000 x 1000 x 3 으로 총 3백만 개의 픽셀값으로 이루어진 것이다. 따라서 신경망에서 입력층은 총 3백만개의 입력특징을 갖게 된다. 만일 이 신경망에서 첫 은닉층에서 1000개의 은닉노드가 있다면 첫번째 은닉층로 가는 매개변수의 수는 3,000,000 x 1000 = 삼십억개가 된다. 이렇게 변수가 크면 큰 만큼의 충분한 데이터를 얻어서 과적합을 방지하기가 어려워진다. 또한 메모리의 요구사항이 몇 십억개의 변수를 학습하기에는 적합하지 않을 수도 있다. 하지만 합성곱 연산을 통해 이미지의 크기에 대해 고민할..
