CNN(Convolution Neural Network) 정리 (3)

이어서 Pooling에 대해서 알아봅시다. Pooling이 필요한 이유! 부터 알아볼건데요, 1. 앞 layer들에서 나온 모든 데이터들이 필요하지는 않다. 오히려 overfitting 2. downsizing을 통한 파라미터 감소, 메모리, 계산량 감소 3. 이미지가 shift 되어도 feature을 잘 보존 (shift invariant) 크게 2가지 방법이 있습니다. 설명은 안해도 바로 이해하실 수 있을것이라 생각합니다. feature map을 downsizing 하는 과정입니다! 1. Max Pooling 2. Averaging Pooling 앞서 필터의 보폭같은 것들을 조절해 준 것과 같이, pooling의 경우에도 사이즈와 보폭을 이미지에 맞게 설정하여 적용합니다. 다 배웠습니다! 이렇게 이미지가 주어졌을 때, 이를 co..........

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