졸프 과제를 하며,,, CNN 학습이 더 잘되었던 케이스 정리[ing]

졸프 과제로 CNN을 하게 되었는데, 케이스를 정리하면서 학습이 더 잘되는 케이스들을 정리해보았다.

 

1. Batch Normalization을 Pooling 층 앞에 두기

2. Conv layer에서 일반적으로 필터 사이즈가 작으면 특징을 추출하기 좋다고 알려져 있는데, 처음부터 너무 작은 사이즈를 적용하는 것보다 점진적으로 layer 마다 사이즈를 줄여 나가는 것이 더 도움이 되었음 

3. 내 경우 AveragePooling 보다 Maxpooling 에서 학습이 더 잘 되었다. 

 

 

주제를 너무 어려운 것을 잡았다...

좀만 더 쉬운거 할걸 ....

졸업 시켜 주세요 ㅠㅠ