728x90 반응형 층을 깊게 하는 것의 이점1 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 Chapter8 - 딥러닝 VGG 신경망 - 3*3의 작은 필터를 사용한 합성곱 계층(Conv) - 활성화 함수는 ReLU - 풀링 계층 추가해 중간 데이터의 공간 크기를 줄여나감 - 완전연결 계층 뒤에 드롭 아웃 계층 사용 완전 연결 신경망이란, 인접하는 계층의 모든 뉴런과 결합되어 있는 신경망을 말한다. 입력 데이터와 가중치가 1대 1로 대응하는 것을 완전 연결(Fully-Connected)이라고 하며, 행렬의 내적(Affine)으로 표현된다. - 드롭 아웃은 오버피팅(over-fit)을 막기 위한 방법으로 뉴럴 네트워크가 학습중일때, 랜덤하게 뉴런을 꺼서 학습을 방해함으로써, 학습이 학습용 데이타에 치우치는 현상을 막아준다. 일반적으로 CNN에서는 이 드롭아웃 레이어를 Fully connected network 뒤에 놓지만,.. 2022. 6. 29. 이전 1 다음 728x90 반응형
