CNN2 [PyTorch로 시작하는 딥러닝 기초] Lab-10-1 Convolution edwith의 부스트코스 강의 Part 3 - CNN 를 정리한 글입니다. 잘못된 부분이 있으면 말씀해 주세요! [LECTURE] Lab-10-1 Convolution : edwith 학습목표 합성곱 (Convolution) 연산에 대해 알아본다. 핵심키워드 합성곱 (Convolution) 연산 필터(Filter) 스트라이드(Stride) 패딩(Padding) ... - tkddyd www.edwith.org Convolution 이미지 위에 stride 값 만큼 filter(kernel)을 이동시키면서 겹쳐지는 부분의 각 원소의 값을 모두 곱한 뒤 더한 값을 출력하는 연산 Stride and Padding stride: filter를 한 번에 이동하는 간격 padding: input의 크기 만큼 이미지.. 2020. 3. 7. [논문리뷰] CNN :: VGGNet 톺아보기 VGGNet Simonyan, K., & Zisserman, A. (2014). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556. https://arxiv.org/abs/1409.1556 논문 요약ILSVRC 2014 대회에서 2등을 차지한, Karen Simonyan과 Andrew Zisserman이 만든 CNN 모델 VGGNet은 네트워크의 깊이가 모델이 좋은 성능을 보이는 데 중요한 역할을 한다는 것을 보여줌VGGNet의 필터 크기는 3x3, stride 1, 제로 패딩 1의 Conv 레이어로 이루어져 있으며, 필터 크기 2x2 (패딩 없음)의 Max-pool을 Pooli.. 2018. 11. 18. 이전 1 다음
