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7-3. 풀링 계층(Pooling layer) 본문

딥러닝

7-3. 풀링 계층(Pooling layer)

코랑이 2022. 1. 5. 10:30

1. 풀링 계층이란?

->가로,세로 방향의 공간을 줄이는 연산

max pooling 처리 순서

위 그림처럼, 2x2의 윈도우에서 가장 큰 수를 출력값으로 뽑음.

여기서는 스트라이드 2로 처리함.

=> 이 과정을 최대 풀링 또는 맥스 풀링 이라고 함.

 

 

2. 풀링 계층 특징

1) 학습해야 할 매개변수가 없다

2) 채널 수가 변하지 않는다

입력데이터에서 맥스풀링 적용 시 출력데이터 형태

3) 입력 변화에 영향을 적게 받는다

입력데이터가 가로로 1만큼 어긋났을 때 맥스 풀링 시, 출력 데이터 값은 동일함

 

요약

-맥스 풀링은 지정한 윈도우에서 가장 큰 값을 출력데이터로 꺼내는 것

-맥스 풀링 적용 시 채널 수에 변화가 없고, 입력데이터가 조금 변하더라도 출력에 큰 차이가 없음

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