딥러닝(13) pooling 이란

CNN 모델에서 또 한가지 중요한 개념은 풀링이다. 풀링은 image data의 사이즈를 줄여 작은 image로 만드는 과정이다.

 

 풀링을 하는 이유는 데이터를 학습하는 과정에서 학습할 이미지의 전체 데이터 분량이 필요하지 않기 때문이다. 적당량 한 있어도 데이터가 학습되고 학습 효율을 높일수 있기 때문에 사용된다.

 

그럼 풀링은 어떻게 사용되는 것일까?

 

주로 풀링으로 잡은 영역의 데이터의 최댓값을 사용하거나  평균을 사용하여 풀링을 진행한다. 풀링은 추후에 CNN 모델링때 다시 이야기가 나올예정이다.