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' ..
