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[Computer Vision] CNN 정리

이 블로그는 CS231n 강의를 기반으로 정리한 내용입니다. - ConvNet의 구조엔 width * height * depth의 이미지 형태가 input으로 들어옴. - filter로 연산 진행 -> activation map 생성. 이 때 filter 개수 = activation map개수 - 연산 진행 시 (이미지 depth = filter depth) 맞춰줘야 함. - update하는 파라미터는 filter의 값들 Filter란? - Filter란 input의 정보들을 output으로 압축해주는, 혹은 정보를 전달해주는 역할. - output size 공식 : (N-F) / stride + 1 Padding의 기능 - 이미지 보존의 역할. filter를 거치면서 size가 줄어드는데, Paddin..
딥러닝/컴퓨터비전 2023. 1. 19. 13:31
폴링 계층, Pooling Layer

합성곱 신경망, Convolutional Neural Network (CNN) 완전 연결 계층, Fully connected layer (JY) Keras 사용해보기 1. What is keras? 케라스(Keras)는 텐서플로우 라이버러리 중 하나로, 딥러닝 모델 설계와 훈련을 위한 고수준 API이다. 사용자 친화적이고 모델의 dsbook.tistory.com 합성곱 계층, Convolution Layer 합성곱 신경망, Convolutional Neural Network (CNN) 완전 연결 계층, Fully connected layer (JY) Keras 사용해보기 1. What is keras? 케라스(Keras)는 텐서플로우 라이버러리 중 하나로, 딥러닝 모델 설계와 훈.. dsbook.tist..
데이터 사이언스 메뉴얼/Object classification 2020. 6. 4. 16:26