728x90 ARCHITECTURE_TUNING1 [PYTHON] CNN Receptive Field 수동 계산 방법 1가지와 아키텍처 튜닝 해결책 7가지 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)을 설계할 때 가장 많이 범하는 실수는 단순히 층을 깊게 쌓는 것에만 집중하는 것입니다. 하지만 객체 탐지(Object Detection)나 세그멘테이션(Segmentation) 모델에서 성능의 성패를 좌우하는 진짜 핵심은 출력층의 한 픽셀이 입력 이미지의 어느 정도 영역을 참조하는지를 나타내는 수용 영역(Receptive Field, RF)입니다.만약 탐지하고자 하는 객체의 크기에 비해 모델의 Receptive Field가 너무 작다면, 모델은 객체의 전체적인 맥락을 파악하지 못하고 국소적인 특징에만 매몰됩니다. 본 포스팅에서는 2026년 최신 딥러닝 아키텍처 튜닝 트렌드에 맞춰 RF를 수동으로 계산하는 수학적 메커니즘을 분석.. 2026. 4. 18. 이전 1 다음 728x90
