미지로 학습을 시작해서 큰 이미지로 학습을 끝내자는 아이디어죠. 학습 에포크의 대부분을 작
은 이미지로 진행하면 학습에 걸리는 시간이 많이 단축되며, 큰 이미지로 학습을 마무리하면
최종 정확도가 훨씬 높아집니다. 우리는 이 접근법을
이라고 명명했습니다.
NOTE
_
학습하면서 점진적으로 더 큰 이미지를 사용하는 방법입니다.
지금까지 살펴본 내용에 따르면, 합성곱 신경망이 학습해 얻은 특징은 이미지 크기와는 무관합
니다. 초기 계층은 직선 및 그레이디언트를, 후기 계층은 코나 일몰 같은 구체적인 특징을 찾
죠. 따라서 학습 도중에 이미지 크기가 바뀌더라도 전혀 다른 파라미터를 찾아야 한다는 의미
는 아닙니다.
하지만 큰 이미지와 작은 이미지 사이에는 분명한 ...
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