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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
465
13
합성곱 신경망
기를 지정합니다. 텐서플로는 현재 복수 개의 샘플에 대한 풀링을 지원하지 않습니다.
20
그래
ksize
의 첫 번째 원소는 반드시
1
이어야 합니다. 그리고 공간 차원 (높이와 너비 )과 깊이 차
원 양방향으로 풀링을 제공하지 않습니다. 그러므로 반드시
ksize
[
1
]
ksize
[
2
]
1
이거나
ksize
[
3
]
1
이어야 합니다.
21
평균 풀링층
average
pooling
layer
을 만들기 위해서는
max
_
pool
( )
함수 대신
avg
_
pool
( )
함수를
사용하면 됩니다.
22
이제 합성곱 신경망을 만들기 위한 모든 구성 요소를 배웠습니다. 이들을 어떻게 조합하는지 알
아봅시다.
13.4
CNN
구조
전형적인
CNN
구조는 몇 개의 합성곱층을 쌓고 (각각
ReLU
층을 그 뒤에 놓고), 그다음에 풀
링층을 쌓고, 그다음에 또 몇 개의 합성곱층 (+
ReLU
)을 쌓고, 그다음에 다시 풀링층을 쌓는
식입니다. 네트워크를 통과하여 진행할수록 이미지는 점점 작아지지만, 합성곱층 때문에 일반
적으로 점점 더 깊어집니다 (즉, 더 많은 특성 맵을 가집니다 (그림
13
-
9
). 맨 위층에는 몇 개의
완전 연결 층 (+
ReLU
)으로 구성된 일반적인 피드포워드 신경망
feedfoward
neural
network
23
이 추
가되고 마지막 층(예를 들면 ...
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박해선, 오렐리앙 제롱

Publisher Resources

ISBN: 9791162240731