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목록Pooling Layer (2)
컴공돌이의 스터디 블로그
* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Pooling Layer Pooling Layer에서 Pooling은 다른 말로 Sampling이라고 부를 수도 있습니다. Layer의 이름에서 알 수 있듯이 Pooling Layer에서는 여러 Depth를 가지고 있는 Feature Map의 각각의 Depth마다 Resize(Sampling)을 해준 뒤 다시 합쳐주는 작업을 하게 됩니다. Pooling Layer에서도 Convolution Layer처럼 Filter를 사용합니다. Filter의 크기와 Stride를 정해주면 그것을 사용해서 Sampling을 해주게 되는데 여기서 주로 사용되는 방법이 바로 Max Pooling..
* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Convolutional Neural Network(CNN, 합성곱 신경망) Convolutional Neural Network(CNN, 합성곱 신경망)은 서로 다른 이미지를 볼 때 사용되는 신경세포가 다르다는 사실으로부터 착안된 학습방법입으로 이미지를 인식하는 부분에 있어서 매우 높은 정확도를 갖는 아주 좋은 학습법 입니다. CNN은 Convolutional Layer, Pooling Layer, Fully Connected Layer 들으로 구성됩니다. Convolutional Layer와 Pooling Layer를 적절하게 여러번 사용한 후 마지막에 Fully Conne..