준비하는 대학생

합성곱 신경망(CNN)은 딥러닝에서 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 분야에서 성공적으로 활용되고 있습니다. 풀링 (Pooling) 풀링은 CNN에서 중요한 역할을 합니다. 특성 맵에서 중요한 정보를 보존하면서 크기를 줄여 계산 부하를 감소시키고, 과적합을 방지합니다. 최대 풀링 (Max Pooling): 윈도우 내에서 가장 큰 값을 선택하여 특성을 요약합니다. 중요한 정보를 강조하고, 더 뚜렷한 특징을 추출합니다. 평균 풀링 (Average Pooling): 윈도우 내 모든 값의 평균을 계산하여 정보를 압축합니다. 더 부드러운 특성 맵을 생성합니다. CNN의 핵심 요소 중 하나는 풀링(pooling)입니다. 풀링은 CNN의 합성곱 층에서 생성된 특성 맵의 차원을 줄여주는 다운샘플링 과정입니다. 이는 ..