ConvNet Max Pooling

다음 그림을 보자.  (여기서 CONV, RELU, POOL의 횟수나 순서는 직접 정하는 것이다.)

 

Pooling layer

Pooling layer는 sampling을 하는 기능을 담당한다고 보면 된다.

앞에 이미지가 있고 필터링 하여 conv layer을 만들었는데 깊이는 필터의 개수에 따라 달라진다고 하였다. 그때 하나의 conv layer에서 하나의 layer만 뽑아내보자. 이것을 뽑아서 size를 작게 하는것을 pooling이라고 한다. 그렇게 하나의 layer씩 pooling 한 다음 쌓는다. 

 

Pooling은 어떻게 하는지 예를 들어보자. 

다음 4x4 matrix에서 stride의 크기를 2로 2x2 필터링을 한 다음 가장 큰 값을 output으로 정해준다. 하나의 값들만 뽑았기 때문에 sampling 이라고도 한다. 

 

 

 

 

 

convnet가 어떻게 동작하는지 확인하는 곳.

[ConvNetJs demo: training on CIFAR-10]

http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/cifar10.html

ConvNetJS CIFAR-10 demo

출처 : https://www.inflearn.com/course/%EA%B8%B0%EB%B3%B8%EC%A0%81%EC%9D%B8-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EA%B0%95%EC%A2%8C/lecture/3418