Tensorflow 102 -7.1~13

필터의 이해 필터셋은 3차원 형태로 된 가중치의 모음 필터셋 하나는 앞선 레이어의 결과인 "특징맵" 전체를 본다. 필터셋의 개수만큼 특징맵을 만든다. 1번 내용에서 중요한 점은 필터셋을 구성하는 각각의 필터가 3배열차원이다. 이는 우리가 코딩해야 하는 파일이 단지 흑백 이미지가 아니기 때문인데, 우리가 생각하는 2차원 이미지는 데이터는 사실 2차원에 RGB의 각 값을 포함한 3차원 데이터이기 때문. 이들을 걸러주는 필터 역시 자연스럽게 3차원이 된다. 그리고 이런 필터를 모은 필터셋(이하 필터로 통칭) 또한 3차원 데이터를 모았으므로 4배열차원의 데이터가 되는 것이다. MaxPooling2D 뭐 어쨌든 이런 식으로 데이터를 학습시키면 CNN을 무난히 학습할 수 있다. 그러나 한 가지 문제가 발생하니, 바..

2021.01.14