lec11-2: ConvNet Max pooling 과 Full Network

수업 웹페이지: hunkim.github.io/ml/
TF KR그룹: / tensorflowkr
소스예제: github.com/nli...

[@90kchan]

어제 우연히 보고
오늘 11강까지 내리 보고 이제 쉬고 있습니다.
멋진 강의 감사 드려요!
깃허브 소스의 mxnet, keras 등 소스도 유심히 보고 있습니다.
(아직은 이게 뭘까 라는 수준이지만...)
강의 동영상 다시 돌려보면서 이해해볼려고 노력중입니다.

[@sankim9123]

Score 값이 가장 크다 -> 그 feature가 가장 유력하다. MAX값을 선택할 이유겠네요.

[@hermeskim11]

감사합니다.

[@DHL-ho7vo]

정말 감사드립니다~!!!!!

[@joohyeonjacob2836]

2020.12.17 영상 시청
*영상 내용 다시 공부하기

[@jongmin6252]

pooling을 하는 이유는 무엇입니까?

[@dbsrlskfdk]

polling 에서 ksize로 주는 거는 kernel size인가요?
그리고 pooling 에서의 kernel 이
convolution layer 에서의 filter 와 동일한 역할을 하는거라고 이해해도 괜찮나요?
그리고 pooling에는 conv.layer 처럼 필터의 갯수를 지정해준다고 딱히 언급이 없는데,
conv필터에서 받은값을 max_pool함수를 실행하면 그 필터에 해당하는거는 다 받아서 적용해서 그런건가요?

[@ABUMtech]

교수님 항상 감사합니다. 여기에서 Pooling 을 하는 이유가 나오지 않은거 같은데, convolution 을 통해 얻은 레이어를 특정한 패턴으로 샘플링 하여 강조 (여기서는 필터 안의 최대값..) 하기 위함인가요 아님 단순히 레이어의 사이즈를 줄이기 위함인가요?

[@AmitKumarGrrowingSlow]

How can I watch it in English? please

[@hunkims]

I have a plan to make it in English.

[@hyuntakcha9787]

앞의 강좌 11-1에선 일정 크기의 필터를 정해진 stride를 통해 activation map을 구성할때, padding을 통해 정보가 손실되는 것을 방지했던걸로 아는데, pooling에서는(max pooling) 그런 과정을 넣지 않는 이유가 무엇인가요??

[@tada20001]

교수님 영상 감사합니다. 한가지 궁금한 점이 있는데, pooling을 하는 이유는 conv로 레이어가 계속 쌓여서 pooling으로 다시 줄여주는... 그런 것인가요?

[@sangwonum4927]

pooling과정에서 정보를 많이 읽어 버릴거같네요..

[@sungilkim8146]

cnn은 일정크기의 윈도우와 입력 영상을 합성곱해주는데요.. 사진에 따라서 동일한 물체의 크기가 크고 작은차이가 심한데요.. 이것을 위해서 윈도우 크기를 바꾸어서 계산을 하나요?

[@hunkims]

+Kim산 그런것 같습니다.