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[[분류:딥러닝 이론]]

2021년 4월 27일 (화) 08:17 기준 최신판

개요[편집 | 원본 편집]

딥러닝은 특정 역할을 하는 층을 갖고 있다.

용도 방법
합성곱층 이미지의 특징을 추출할 때 사용. 입력값의 일부분을 잘라내 가중치필터를 적용하며 이미지를 줄인다.

평활화와 윤곽선 처리로 특징을 추출하는 과정.

행렬식을 이용한다. 특정 픽셀 뭉치에 필터를 적용해 전체 데이터를 줄여가는 방식이다.
폴링층 합성곱층에서 얻은 특징맵을 다시 축소한다.

최대폴링과 평균폴링이 있다.

위와 같은 방식이나, 행렬식이 아니라 특정영역의 최댓값을 살리거나 평균값을 내보내는 방식으로 데이터 크기를 줄인다.
전결합층 2차원 특징맵을 1차원으로 전개한다.