Pooling Layer

[DL] Convolution & Pooling Layer 구현해보기

2024.05.13

이번에는 Convolution Layer, Pooling Layer를 한번 구현해 보겠습니다. Convolution & Pooling Layer 구현해보기4-Dimension Array (4차원 배열)Convolution Neural Network(CNN)에서 Layer 사이를 흐르는 데이터는 4차원입니다.예를 들어서 데이터의 형상이 (10, 1, 28, 28)이면?Height(높이): 28, Width(너비): 28, Channel(채널): 1개인 데이터가 10개라는 이야기 입니다.이를 Python으로 구현하면 아래의 코드와 같습니다.x = np.random.rand(10, 1, 28, 28) # 무작위로 데이터 생성x[0, 0] # 또는 x[0][0] 첫번째 데이터의 첫 채널 공간 데이터에 접근여기에..

🖥️ Deep Learning

[DL] Convolution Neural Network - CNN (합성곱 신경망), Convolution Layer, Pooling Layer

2024.05.12

Convolutional Neural Network, CNN은 이미지 인식 & 음식 인식등 다양한 곳에서 사용됩니다.특히 이미지 인식 분야 에서 딥러닝을 활용한 기법은 거이 다 CNN을 기초로 합니다.CNN 전체 구조Convolution Layer(합성곱 계층)과 Pooling Layer(풀링 계층)이 이번에 새로 등장합니다.우리가 본 지금까지의 Neural Network(신경망)은 모든 Neuron과 연결되어 있었습니다.이를 Fully-Connected (FC) - 완전연결 이라고 하며, 완전히 연결된 Layer는 'Affine 계층' 이라는 이름으로 구현했습니다.만약 Affine 계층을 사용하면, Layer가 5개인 Fully-Connected Neural Network(FC 신경망)은 아래의 구림과..

[DL] Convolution & Pooling Layer 구현해보기

[DL] Convolution Neural Network - CNN (합성곱 신경망), Convolution Layer, Pooling Layer

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