해결하고자 하는 문제
안녕하세요. 이번에 처음으로 텐서플로우를 배워보고 있는 초보 입니다.
초보자들을 위해서 간단한 것에서 점점 복잡하게 만들어가서 마냥 무서웠던 딥러닝에 대한 맛을 볼 수 있었던 것 같습니다.
강의를 들으면서 Convolution이나 Maxpooling을 도입해서 설계를 하는 것을 보았는데요.
CNN 또는 Maxpooling = 제약이 있는 레이어?
잘 모르는 사람이 보기에는 필터를 쓰거나 풀링을 하는 것이 weight를 줄 수 있는 노드를 제약한 레이어를 추가 하는 것과 동일하지 않을까 생각이 들었습니다.
즉 레이어를 그냥 추가해도 충분한 학습이 진행되면 같은 수준의 정확도가 생기지 않을까 싶었습니다.
어쩌면 비선형적 특성을 가지고 있는 부분을 놓치지 않고 패턴이 반영되서 더 나을 수도 있지 않을까 싶었습니다.
찾아야 하는 파라미터를 줄여서 학습시간이 짧아지는 장점 말고 Convolution이나 Maxpooling을 사용하는 이유가 혹시 있을지 문의드립니다.
해결하고자 하는 문제
안녕하세요. 이번에 처음으로 텐서플로우를 배워보고 있는 초보 입니다.
초보자들을 위해서 간단한 것에서 점점 복잡하게 만들어가서 마냥 무서웠던 딥러닝에 대한 맛을 볼 수 있었던 것 같습니다.
강의를 들으면서 Convolution이나 Maxpooling을 도입해서 설계를 하는 것을 보았는데요.
CNN 또는 Maxpooling = 제약이 있는 레이어?
잘 모르는 사람이 보기에는 필터를 쓰거나 풀링을 하는 것이 weight를 줄 수 있는 노드를 제약한 레이어를 추가 하는 것과 동일하지 않을까 생각이 들었습니다.
즉 레이어를 그냥 추가해도 충분한 학습이 진행되면 같은 수준의 정확도가 생기지 않을까 싶었습니다.
어쩌면 비선형적 특성을 가지고 있는 부분을 놓치지 않고 패턴이 반영되서 더 나을 수도 있지 않을까 싶었습니다.
찾아야 하는 파라미터를 줄여서 학습시간이 짧아지는 장점 말고 Convolution이나 Maxpooling을 사용하는 이유가 혹시 있을지 문의드립니다.