CNN이 등장하기 전까지, 컴퓨터 비전 분야에서는 fully connected neural net을 사용해 task를 해결했습니다. 그러다 fully connected neural net의 단점을 커버하고, 더 높은 성능을 보이는 CNN이 등장하고 많은 컴퓨터 비전 문제의 backbone이 되었습니다. 하나의 특징을 뽑기 위해 이미지의 전체를 검사하는 fully connected neural net에서 벗어나, 이미지의 공간적인 특성을 고려하여 국부적인 영역만 connection을 고려하는 locally connected neural net 채용된 것입니다. 이러한 방식으로 인해, → 필요한 파라미터가 획기적으로 감소. → connection을 공유해서 전영역을 순회하며 feature를 추출함. → ov..