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Convolution Layer와 Fully Connected Feature Map의 연결방법 Flatten 각 채널의 셀을 한줄로 세워서 한줄로 합친다. ex) 7 X 7 X 512 -> (7 X 7 X 512) X1 정보 손실이 없다. 연산을 Convlution이후에 많이 하는 구조 Gap 각 채널의 평균값을 한줄로 나열한다. ex) 7 X 7 X 512 -> (512) X 1 평균으로 나타내면서 정보 손실이 있다. 연산을 Convolution에서 많이 하는 구조 Resnet Paper: Deep Residual Learning for Image Recognition Link: https://arxiv.org/abs/1512.03385 idea: 입력값 x를 몇 Layer 이후에 더해준다. '/2' ..

Convolution Layer's Output Size Output Size = (Intput Size + Padding Size * 2 - Convolution Size ) / Stride + 1 def calculate_convolution(input_size, input_chanel, output_chanel, output_size=None, conv_size=3, padding=1, stride =1, print_input=True ): if output_size == None: output_size = (input_size + padding*2 - conv_size)/stride + 1 output_size = int(output_size) if output_size % 1 == 0 else ..

Convolutional Neural Networks Reduction of Model Complexity 보통 Sequential data에 사용된다. Sequential data: ex) Images, Speech, Text Image Classification 어떻게 사진이 같은지 판단해 ㅠㅠ Local Feature 을 찾아내고, Matching 해보자 Feature Extraction Convolution: A way to find out local features 각 자리 곱하여 합한다. (net) 8X8 에 3X3 넣으면 6X6이 나온다. output은 Feature Map이라고 부르기도 한다. Threshold로 음수를 0으로 바꿀 수 있다. (relu) Zero padding 인풋에 0이..