728x90 CNN최적화1 [PYTORCH] Max Pooling과 Average Pooling의 3가지 결정적 차이와 상황 별 해결 방법 딥러닝 아키텍처를 설계할 때 풀링(Pooling) 레이어는 모델의 공간적 불변성(Spatial Invariance)을 확보하고 계산 효율성을 높이는 핵심 요소입니다. 특히 PyTorch 프레임워크에서 제공하는 nn.MaxPool2d와 nn.AvgPool2d는 가장 빈번하게 사용되지만, 그 수학적 기저와 다운샘플링 과정에서 발생하는 정보의 성격은 판이하게 다릅니다. 본 가이드에서는 실무 데이터의 특성에 따른 최적의 풀링 선택 전략과 차원 문제를 해결하는 7가지 실전 예제를 상세히 다룹니다.1. 풀링 레이어의 본질적 역할풀링은 합성곱 레이어(Convolution Layer)를 통과한 피처 맵(Feature Map)의 크기를 줄이면서 중요한 정보를 압축하는 과정입니다. 주요 목적은 다음과 같습니다.차원 축소:.. 2026. 3. 24. 이전 1 다음 728x90
