CNN
[핸즈온 머신러닝] 제 13장 정리
13강. 합성곱 신경망Convolutional Layer :합성곱층이라고 한다. 이는 한 함수가 다른 함수 위를 이동하면서 원소별 곱셈의 적분을 계산하는 수학 연산을 수행하는 층이다.Zero padding :이전 층의 높이와 너비를 같게 하기 위해 입력의 주위에 0을 추가하는 것이 일반적이다.Stride :연속된 두개의 receptive field 사이의 거리를 말한다. ( 필터가 S 칸씩 건너뛴다 )출력의 크기는 다음의 공식을 따른다(N−F)/S+1N : 입력의 크기 ( zero padding있을 경우 +z) / F : 필터의 크기 / S : stride의 크기Feature map :같은 필터들을 사용하여 전체 뉴런의 층은 필터와 유사한 이미지의 영역을 강조하는 맵을 만들게 되는데 ..
![[논문읽기] 04. R-CNN : Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report](https://img1.daumcdn.net/thumb/R750x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fcfile%2Ftistory%2F997F55425CD83FC003)
[논문읽기] 04. R-CNN : Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report
"Region Proposal X CNN"0. AbstractR-CNN은 2가지 아이디어를 기반으로 탄생했다.(1) localize와 object segment를 위해 high-capacity CNN을 상향식으로 region proposal을 적용할 수 있다. (region proposal + CNN)(2) labeled된 training data가 부족할 때, domain 기반으로 fine-tuning거친 사전 지도학습(pre-trained)을 이용해서 성능을 매우 높일 수 있다. (pre-trained + fine-t..