CNN 예시

CNN

• 32x32x3 이미지에 0~9 까지의 10가지 숫자 중 무엇의 이미지인지 맞추는 신경망을 구성해보자
• input : $32\times{}32\times{}3$
• Layer 1
  1. conv1 : $f=5, s=1\rightarrow{}\text{convolution}\rightarrow{}28\times{}28\times{}6$
  2. pool1 : $f=2, s=2\rightarrow\text{max pooling}\rightarrow{}14\times14\times6$
• Layer 2
  1. conv2 : $f=5, s=1\rightarrow{}\text{convolution}\rightarrow{}10\times{}10\times{}16$
  2. pool2 : $f=2, s=2\rightarrow\text{max pooling}\rightarrow{}5\times5\times16$
• Layer 3 (FC3)
  • 레이어 2의 결과 행렬을 $(400, 1)$ 의 벡터로 만들고 레이어 3의 인풋 데이터로 사용한다.
  • $W^{[3]}\rightarrow{}(120, 400)$
  • $b^{[3]}\rightarrow{}(120, 1)$
• Layer 4 (FC4)
  • $W^{[4]}\rightarrow{}(120, 84)$
  • $b^{[4]}\rightarrow{}(84, 1)$
• Layer N
  • Softmax (10 outputs)

Total Parameters: 62,006