Artificial Intelligence35 [ CNN ] pooling이란? (tf.keras.layers.MaxPool2D) pooling (tf.keras.layers.MaxPool2D) Pooling 이란. CNN에서 pooling이란 간단히 말하자면 특징을 뽑아내는 과정이라고 할 수 있다. 먼저 CNN의 pooling 이전의 진행 과정을 간단히 살펴보자. CNN이라는 게 결국 이미지 속에서 여러가지 특징들을 low level(여러가지 단순한 모양의 선)부터 high level(선이 모여진 어떤 형태의 모양)까지 찾아내서 이미지를 추론하는 딥러닝과정이다. Pooling이전의 단계를 간단하게 설명하자면, 첫번째, convolution layer에서 filter(learnable parameter)을 이용해 이미지 feature map을 계산하는 과정이 있다. 두번째, 그 계산 결과를 activation function을 이용.. 2020. 3. 16. [ Dataset ] MNIST, ImageNet 데이터 파악하기. 요즘 딥러닝이 떠오르며 연습용 데이터로 많이 다루는 MNIST 와 ImageNet에 대하여 알아볼 것이다. MNIST DATA BASE : (Modified National Institute of Standardas and Technology) MNIST 자료는 손으로 쓴 숫자들의 이미지를 담은 데이터베이스이다. 자료 정보 - 6만 개의 training 이미지와 1만개의 test 이미지가 있다. - 각 이미지는 손으로 쓴 0 ~ 9 의 아리비아 숫자들을 스캔한 것인데, 사람마다 글씨체가 다르다 보니 숫자 이미지들도 제각각이다. - 20 X 20 픽셀 상자 안으로 정규화 한 후, 그 상자의 중심이 28 X 28 픽셀 영역의 중심과 일치하도록 적당히 이동시켰다. - 28 X 28 픽셀 영역에서 각 픽셀은 0.. 2020. 3. 12. 이전 1 ··· 13 14 15 16 17 18 다음
