ConvNet Max pooling 과 Full Network

해당 게시물은 Edwith에서 제공하는
머신러닝과 딥러닝 BASIC을 듣고 요약 정리한 글입니다.


ConvNet Max pooling 과 Full Network

Pooling Layer (Sampling)

아직 안만듬
PoolingSampling이라고도 한다.
이미지에서 Filter를 처리한 후 생성된 Conv Layer에서
하나의 Layer만 뽑아낸 후 resize(Sampling)를 한 Layer

아직 안만듬
위의 그림과 같이 여러겹으로 다시 쌓는 것을 Pooling이라고 한다.


MAX Pooling Example

아직 안만듬
MAX Pooling하나의 Filter에서 가장 큰 값을
선택하여 값을 출력하는 Pooling 방법이다.

크기의 Layer에서 크기의 Filter
2의 크기의 Stride를 적용해 Pooling을 진행하면
크기의 Output이 나오게된다.


Fully Connected Layer (FC Layer)

마지막으로 Pooling한 값을 Fully Connected Layer
입력한 후 Softmax같은 Classifier에 넣어 결과를 출력한다.