Tensorflow

cnn basics pooling

Tensorflow 2020. 6. 5. 16:09

cnn basics convolution

start --> 이미지의 왼쪽과 위쪽 end --> 이미지의 오른쪽과 아래쪽 S --> stride I --> input feature의 가로 세로 사이즈 F --> filter의 가로 세로 사이즈 start 기호 --> 버림 end 기호 --> 올림 use_bias : bias를 쓸지 안쓸지 필터 1 1 10 10 -1 -1 1 1 10 10 -1 -1

Tensorflow 2020. 6. 5. 14:41

ConvNet Max pooling과 Full Network

pooling = sampling pooling을 하는 이유 : 풀링 레이어가 하는 일은 네트워크의 파라미터의 개수나 연산량을 줄이기 위해 representation의 spatial한 사이즈를 줄이는 것이다. 이는 오버피팅을 조절하는 효과도 가지고 있다

Tensorflow 2020. 5. 6. 15:02

ConvNet의 Conv레이어 만들기

1. 그림이 작아지는 것을 방지해줌 2. 모서리부분을 네트워크에 알려줘야 하기 때문

Tensorflow 2020. 5. 3. 17:27

Dropout

테스트때는 전부 사용 training = True --> 드랍아웃 사용 training = False --> 드랍아웃 사용x

Tensorflow 2020. 3. 3. 20:09

Relu

Tensorflow 2020. 2. 29. 21:41

tensorboard XOR

Tensorflow 2020. 2. 29. 17:38

neural net XOR

Tensorflow 2020. 2. 29. 17:35

페이징

1 2

티스토리툴바