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딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전

3x3 max pooling을 진행하면 Feature Map 크기가 줄어들지 않나요?

465

lucyya99

작성한 질문수 2

0

GoogleNet(Inception) 강의를 듣다가 궁금한 점이 있어 질문드립니다.
Concatenate을 위해 Inception Module 내에서 출력되는 Feature Map의 크기가 전부 같아야 한다고 하셨습니다.
2x2 Max pooling은 output Feature Map 크기를 반으로 줄여주는 역할을 하는 것으로 알고 있습니다.
3x3 max pooling을 진행하면 Feature Map 크기가 줄어들어서 문제가 생기지 않나요?
Model.summary()를 보면 문제가 없는데, 제가 생각하기에는 3x3 Max pooling 시에 Feature Map 크기가 줄어들어야 하는 것 같아서 질문드립니다.

cnn tensorflow keras 머신러닝 배워볼래요? kaggle 딥러닝

답변 1

0

권 철민

안녕 하십니까, 

네, 3x3 max pooling을 하면 크기가 줄어듭니다. 그런데 3x3 max pooling은 inception module 바깥에서 적용합니다. inception module 내부에서는 수행하지 않습니다. 

그러니까 여러개의 inception module 들을 적용할 때 개별 inception 모듈 적용 후 max pooling을 적용합니다. (물론 개별 inception 모듈 적용후 max pooling을 적용하지 않는 단계도 있습니다.)

concatenate는 inception module 내에서 수행되므로 inception module내에서 feature map의 크기가 동일하게 맞춰진 후 concatenate 하게 됩니다. 

감사합니다. 

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