# Convolutional Neural Networks

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Pooling과 FC layer

Conv 실행 시 Pooling과 FC Layer는 무엇일까? Pooling Layer란? 정의: Pooling layer는 Representation(표현, Feature)들을 더 작고 관리하기 쉽게 해주기 위해 downsampling하는 것! ex> 224x224x64가 입력이 된다면 112x112x64로 줄여줌 > 💡 **왜 Representation을 작

Convolutional Neural NetworksFCLayercs231npooling과정기초인공지능
2022년 2월 4일
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Convolutional Neural Networks

C4W1L02 Computer vision Fully-connected layer, Convolution layer 1000x1000x3 크기의 input, 1000개의 hidden node를 가지는 fc-layer를 생각해보면 3billion(30억)개의 parameter가 생긴다. 이는 과적합을 유도하기 쉽다. 이를 해결할 수 있는 것이 Convolution network이다. convolution network는 인풋에 동일한 가중치(filter)를 슬라이딩하면서 적용한다. 이는 parameter의 숫자를 훨씬 줄여줄 수 있다. C4W1L02 Edge Detection Examples vertical edge detection convolution network에서 verti

AIComputer VisionConvolutional Neural NetworksTobigs
2021년 10월 18일
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