CNN(Convolutional Neural Network)과 Diffusion 모델은 서로 다른 개념과 용도로 사용되는 두 가지 신경망 모델입니다.각 모델의 특징과 차이점 :CNN (Convolutional Neural Network)특징: 주로 합성곱 계층(Convolutional Layers), 풀링 계층(Pooling Layers), 완전 연결 계층(Fully Connected Layers)으로 구성이미지 분류, 객체 탐지, 세그멘테이션 등과 같은 컴퓨터 비전 작업에 주로 사용원리:합성곱 계층: 입력 이미지의 작은 패치를 필터(커널)와 컨볼루션 연산을 수행하여 특징 맵을 생성풀링 계층: 특징 맵의 공간적 크기를 줄여 연산량을 감소시키고 중요한 특징을 추출완전 연결 계층: 마지막 합성곱 계층이나 풀..