GRU1 Deep Learning(5)-RNN 1.RNN 0) CNN 개념 정리 및 차이점 Batch Normalization: 최대한 정규분포와 비슷한 그래프로 만들어서 local minimum에 빠지는 경우의 수를 제거 Input, Flatten : 첫번째꺼는 input , Flatten은 1차원 구조로 만들어줌. Dense는 1차원으로 펼치는 거 밖에 안되서 Flatten을 진행해야함. 특히 이미지 학습할때 중요 CNN: 커널이라는 개념을 활용해서 데이터를 바라볼 때 이미지를 1차원으로 펼치지 말고, 2차원으로 두고 한 kernel size 로 학습시킴. kernel size을 몇칸씩 이동할래가 stride. padding은 양끝단에 있는 애들은 한번만 들어가지만, padding='same'을 활용하면 똑같이 학습이 가능함. 그럼 padding.. 2024. 3. 22. 이전 1 다음
