Vision
[CNN] CNN 풀링 Pooling
Convolutoinal network Convolution (Conv) Pooling (POOL) Fully connected (FC) Conv 예시 design의 대부분은 filter size, padding, stride 등 hyper parameter를 고르는 것 신경망이 깊어질 수록 크기가 H, W줄어듦, 채널을 늘어남 대부분의 합성곱 신경망이 이러함 Pooling layers 표현 크기를 줄이고 계산 속도를 높임 특성을 더 잘 검출 할 수 있게함 Max Pooling 성능이 좋아 많이 사용됨 최대값을 남김 한 특성이 필터의 한 부분에서 검출되면 높은 수를 남김 input 의 채널 크기가 nc 라고 한다면 pooling 결과 값의 채널 크기도 nc임 4 x 4 Hyper parameter f =..
