매트 랩

목차

1. Main
2. 함수 cnn_cifar (데이터 학습)
3. 그 외 함수
4. feature map 출력
5. 결과

본문내용

MAIN
학번 끝자리가 1이어서 data_batch_1 data를 학습시켰습니다.

함수 cnn_cifar (데이터 학습)
convolution layer와 pooling layer를 추가하려고 했는데 오차 역전파 수식에서 막혔습니다...

그 외 convolution 과정에서 size가 줄어드는 현상방지와 모서리 부분에 대한 학습을 위해 padding 과정을 넣었습니다.

그 외 함수들입니다.

feature map 출력
data_batch_1의 1번 사진data_batch_1의 2번 사진
data_batch_1의 3번 사진data_batch_1의 4번 사진
Conv2 -> ReLU -> pooling 과정을 통해 나온 Feature Map 데이터를 사진으로 출력하였습니다.

결과입니다.

참고 자료

없음