ConvNet의 Conv 레이어 만들기

fully-connected layer

convolutional network

입력을 여러개로 나누고 하나로 합친다.

고양이 

입력을 나누어서 뉴런

ReLU

FC를 최종으로 

처리 filter로 

filter size는 혼자 정의 할 수 있다.

filter은 한 값을 만들어 낸다.

이것을 사용해서 만든다.

똑같은 filter를 가지고 옆으로 넘기면서 아래로 하면서 

하나의 필터 같은 값을 가지고 한 값들을 가져오게 된다.

padding

padding 해서 입력과 출력 사이즈 같아지게 한다.

ConvNet Max pooling 과 Full Network

maxpooling(Sampling)

sampling: 전체 값 중에서 하나 뽑는다.

Google Cloud ML with Examples 1

모든 것이 cloud에 일어난다.

ConvNet의 활용 예

LeNet-5

AlexNet

GoogleNet : deep 하게 

ResNet : 3.5% 이것은 ensumble로 해서 하였다.

skip connection 

identity mapping

resisual connection

layer깊어지면 학습하기 힘들다.