pooling은 왜 사용하는가?

이미지 사이즈를 줄이거나 fully connected 연산을 대체하기 위해 사용함 (average pooling) input을 filter에 의해 convolution 연산을 하고 pooling을 통해 이미지 사이즈를 줄인 output을 얻는 것이 기본적인 CNN 이미지에 있는 pixel 정보를 압축하면서 이미지 사이즈를 줄인다. max pooling, average pooling 등 여러가지가 있다. 다음은 4*4이미지에서 2*2 max pooling을 적용한 모습 다음은 4*4이미지에서 2*2 average pooling을 적용한 모습 pooling을 사용한 기본적인 CNN 구조

• format_list_bulleted 딥러닝/Computer Vision
• · 2024. 4. 23.
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pytorch - flatten과 averaging pooling, training 방법 기본기, layer 구성법

1. flatten vs. average pooling flatten은 feature map을 벡터로 적절한 순서대로 쌓고 import torch t = torch.tensor([[[1,2], [3,4]], [[5, 6], [7,8]]]) print(torch.flatten(t)) tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) print(torch.flatten(t, start_dim = 1)) tensor([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) feature map이 [1,2,3,4]랑 [5,6,7,8]인데 이 둘을 2가지 방식으로 flatten시켰다? 이건 그림 안그려봐도 결과 코드가 이해가 될듯.. [1,2,3,4]랑 [5,6,7,8]을 적절하게 쌓았네 ----------..

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• · 2023. 5. 8.
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