Average Pooling backpropagation1 34. [CNN기초] Max pooling, Average pooling 구현 Pooling을 정말 간단하게 이야기하자면 이미지의 있는 특징들을 요약하는 작업이다. 사용하는 이유는 일반적으로 특성 맵의 차원을 줄임으로써 연산량을 줄여줄 수 있을 뿐만 아니라 특징을 요약했기 때문에 입력 이미지 특징들의 위치 변화(회전, 대칭이동 등)에 잘 반응한다. Pooling은 최대 풀링(Max pooling)과 평균 풀링(Average pooling) 두 가지가 있는데 각각 장단이 있다. 오늘은 풀링을 넘파이로 어떻게 구현하는지 알아보고 다음시간에 풀링층을 적용하여 문제를 해결해 보자. 아래의 1개의 이미지(batch size, height, width)를 풀링해 보자. # 풀링 레이어 구현 Average Pooling과 Max Pooling을 구현해 보자. import numpy as np .. 2023. 1. 26. 이전 1 다음
