드롭아웃## 개요 드롭아웃**(out)은 인신경망의 과적합overfitting)을 방지하기 위해안된 정규(regularization) 기 중 하나로,2014 제프리 힌턴eoffrey Hinton과 그의 동료들이 발표한 논문에서 처음 소개되었습니다. 드롭아웃은 신경망 학습 과정 중 각 뉴런을 일정 확률로 임의로 '활성화'함으로써 모델의 일반화 성능을 향상시...
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"전결합층"에 대한 검색 결과 (총 3개)
# 풀링 ## 개요 **풀링**(Pooling)은 **합성곱 신경망**(CNN, Convolutional Neural Network)에서 핵심적인 역할을 하는 연산 기법으로, 주로 **공간적 계층 구조**를 형성하고 **특징 추출**을 돕는다. 이 기법은 입력 데이터(예: 이미지)의 공간적 차원(높이, 너비)을 축소하여 계산 효율성을 높이면서도 중요한 정...
# 평균 풀링 (Average Pooling) ## 개요/소개 평균 풀링(Average Pooling)은 딥러닝에서 네트워크의 공간적 차원을 축소하고, 계산 복잡도를 줄이기 위해 사용되는 기법이다. 특히 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)에서 입력 데이터(예: 이미지)의 특징을 추출한 후, 지역적인 정보를 평균화...