서브샘플링1 36번째 이야기 - 케라스, 스트라이드, 패팅, 손실함수, 풀링(pooling) 코드는 함수형태로 되어 있어 개념이해를 먼저 하시는게 여러모로 좋은 듯 합니다. 코드는 케라스를 활용하면 아래 내용으로 인자값 설정만 해주면 됩니다. from keras.layers import Conv2D model.add(Conv2D(filters=16, kernel_size=2, strides='1', padding='same', activation='relu')) ● 스트라이드와 패딩의 목적을 정리해봅시다. 하나는 이미지의 중요 디테일을 놓치지 않고 다음 층으로 전달하기 위함입니다(스트라이드가 1이고, 패딩을 사용하면 이미지 크기를 같게 유지할 수 있음). ● 두 번째는 이미지의 공간적 정보 계산의 부하를 적절한 수준으로 감소시키기 위함입니다. 제로 패딩을 통해 출력의 크기를 유지하면서도 값을.. 2024. 6. 2. 이전 1 다음
