max pooling (1) 썸네일형 리스트형 [딥러닝] CNN(Convolutional Neural Networks)(1) : convolutional layer / activation map (feature map) / filter / stride / zero padding / pooling layer / Max pooling / parameter sharing 1. CNN(Convolutional Neural Networks) 구조 2. Convolutional Layer 가장 먼저, CNN에서 가장 주요한 구성 요소인 Convolutional layer(합성곱 층)의 구성 요소와 작동 원리를 알아보자. 기본적으로 Convolution Layer에는 input값인 이미지와 필터(= 합성곱 커널:convolution kernel)가 있다. 위의 그림처럼, 필터(= 커널: kernel)가 이미지의 위에서부터 차례대로 내려오면서(sliding) dot products를 해나간다. 다시 말해 32 * 32 * 3의 크기의 이미지에 5 * 5* 3의 필터로 차례대로 훑고 내려오면서 5 * 5* 3(즉 75번)의 dot product 연산을 하는 것이다. 또한 각각의 d.. 이전 1 다음
