메모리 부족으로 훈련이 실패한다면 미니배치 크기를 줄여봅니다. 또는 스트라이드를 사용해 차원을 줄이거나
몇 개 층을 제거할 수 있습니다. 또는
32
비트 부동소수 대신
16
비트 부동소수를 사용할 수 있습니다. 아니면
여러 장치에
CNN
을 분산시킬 수 있습니다.
이제
CNN
의 두 번째 일반 구성 요소인 풀링층을 살펴보겠습니다.
13.3
풀링층
어떻게 합성곱층이 작동하는지 이해했다면 풀링층
pooling
layer
은 매우 쉽게 이해할 수 있습니다.
이 층의 목적은 계산량과 메모리 사용량, 그리고 (결과적으로 과대적합의 위험을 줄여주는)
파라미터 수를 줄이기 위해 입력 이미지의 부표본
subsample
(즉, 축소본)을 만드는 것입니다. 입
력 이미지의 크기를 줄이면 이미지가 약간 이동해도 신경망이 영향을 덜 받습니다(위치 불변
성
location
invariance
).
18
합성곱층에서와 마찬가지로 풀링층의 각 뉴런은 이전 층의 ...
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