Pooling layer는 컨볼루션 레이어의 출력 값을 Sampling하는 레이어이다. (resize)
위 그림은 2x2필터를 적용한 최대 풀 처리과정이다.
상단부터 하단까지 2만큼 이동하며 최대값을 뽑아낸다.
이때 생성되는 출력의 크기는 필터의 크기와 stride에 따라 달라진다.
앞서 배운 여러 레이어를 조합하여 CNN네트워크를 구성할 수 있다.
네트워크의 말단 부분은 분류를 위한 FC layer를 붙여야한다.
(마지막 pooling으로 나온 데이터를 분류 NN에 넣어줌)
'모두를 위한 딥러닝' 카테고리의 다른 글
| * [DL] 모두를 위한 딥러닝 11-4 CNN의 구현 (0) | 2022.04.25 |
|---|---|
| [DL] 모두를 위한 딥러닝 11-3 CNN case (0) | 2022.04.25 |
| [DL] 모두를 위한 딥러닝 11-1 CNN introduction (0) | 2022.04.24 |
| [DL] 모두를 위한 딥러닝 10-5 ReLu, Xavier, Dropout, Adam (0) | 2022.04.24 |
| [DL] 모두를 위한 딥러닝 10-4 NN LEGO (0) | 2022.04.05 |