1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Keras로 배우는 이미지 모델링
Connected

연습 문제

Keras 풀링 레이어

Keras는 풀링 연산을 레이어로 제공하며, CNN의 다른 레이어 사이에 추가할 수 있습니다. 이 연습 문제에서는 이전에 구성했던 것과 유사한 합성곱 신경망을 만들어 볼 거예요:

Convolution => Convolution => Flatten => Dense

여기에 풀링 레이어를 하나 추가합니다. 합성곱 레이어와 밀집 레이어 사이에 2x2 최대 풀링 레이어를 하나 넣은 아키텍처는 다음과 같습니다:

Convolution => Max pooling => Convolution => Flatten => Dense

Sequential 형태의 model과 Dense, Conv2D, Flatten, MaxPool2D 객체가 워크스페이스에 준비되어 있습니다.

지침

100 XP
  • 입력 합성곱 레이어를 추가하세요(유닛 15개, 커널 크기 2, 활성화 함수는 relu).
  • 최대 풀링 연산을 추가하세요(2x2 크기의 윈도우로 풀링).
  • 또 다른 합성곱 레이어를 추가하세요(유닛 5개, 커널 크기 2, 활성화 함수는 relu).
  • 두 번째 합성곱의 출력을 펼친(Flatten) 뒤, 출력용 Dense 레이어를 추가하세요(카테고리 3개, 활성화 함수는 softmax).