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핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무
book

핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무

by 박해선, 오렐리앙 제롱
May 2018
Beginner to intermediate
672 pages
16h 54m
Korean
Hanbit Media, Inc.
Content preview from 핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무
463
13
합성곱 신경망
RAM
은 다음 층의 계산이 완료되자마자 해제될 수 있습니다. 그러므로 연속된 두 개의 층에서
필요로 하는 만큼의
RAM
만 가지고 있으면 됩니다. 하지만 훈련하는 동안에는 정방향에서 계
산했던 모든 값이 역방향을 위해 보존되어야 합니다. 그래서 (적어도) 각 층에서 필요한
RAM
양의 전체 합만큼 필요합니다.
TIP
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
location
invariance
).
18
합성곱층에서와 마찬가지로 풀링층의 각 뉴런은 이전 층의 ...
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박해선, 오렐리앙 제롱

Publisher Resources

ISBN: 9791162240731