[생활코딩/CNN] MaxPool2D

복습 - Pooling을 쓰는 이유

flatten을 거치면 28 ,28 이 784개의 하나의 컬럼으로 재조합된다

그럼 컬럼 수가 늘어나면서 param 수도 증가한다. 

 

param의 수는 이전 레이어의 컬럼 수와 현재 레이어의 컬럼 수를 곱하여 결정된다

+1은 bias를 의미

 

 

 

Conv2D를 추가하면,

 

flatten을 마치면 컬럼 수가 급증하고 이에 따라 param 수도 많아지기에

이를 줄이기 위해 pooling을 사용

 

MaxPool2D

conv2D 이후에 MaxPool2D를 적용한 코드

 

주황색 상자를 보면 24->12, 8->4로 컬럼 수가 줄어든 것을 볼 수 있다

이에 따라 dense layer의 param 수도 이전의 201,684에서 8148로 많이 줄었다.

 

 

MaxPool2D 방식

feature map을 작은 면적으로 훑어보며

그 면적 내에서 가장 큰 값만을 추출하여 새로운 feature map을 생성

 

 

실습