해상도1 38번째 이야기 - 풀링층, 이미지 압축 작용, 최대 풀링, 커널 윈도우 ● 풀링층을 사용하는 이유를 정리해봅시다. CNN에서는 합성곱 층에서 수많은 합성곱 필터를 사용합니다. 즉, 합성곱 연산의 결과 출력되는 특징맵의 깊이가 깊어지고, 파라미터의 수가 기하급수적으로 증가하게 됩니다.● 이때, 풀링층을 사용하면 중요한 특징을 간직하면서도 이미지의 크기를 줄여 다음 층에 전달할 수 있게 됩니다(물론 세세한 모든 특징을 다 전달할 수는 없습니다. 하지만 중요한 특징은 기억하여 보냅니다.).● 이미지를 압축하면 해상도가 떨어집니다. 그러나 즁요한 특징을 유지하면서 용량을 줄여주는 효과가 있습니다. 바로 풀링층은 합성곱 층에서 '이미지 압축 작업'의 역할을 합니다. ● 그러나 최근에는 풀링층을 배제하고, 합성곱 층만을 활용해 CNN을 구성하는 방법이 많이 제안되고 있습니다. 왜 그.. 2024. 6. 2. 이전 1 다음
