옵티마이저 객체 (1) 썸네일형 리스트형 8장 이미지 분류 - 합성곱 신경망 (4) 8-4 합성곱 신경망을 만들고 훈련 - 합성곱 신경망의 전체 구조 - 합성곱 신경망의 정방향 계산 구현 1. 합성곱 적용 1) self.conv_w : 합성곱에 사용할 가중치 2) stride, padding : 특성 맵의 가로와 세로 크기를 일정하게 만들기 위해 각각 1, 'SAME'으로 지정 2. 렐루 함수 적용 3. 풀링 적용하고 완전 연결층 수정 def forpass(self, x): # 3x3 합성곱 연산 수행 c_out = tf.nn.conv2d(x, self.conv_w, strides=1, padding='SAME') + self.conv_b # 렐루 활성화 함수 적용 r_out = tf.nn.relu(c_out) # 2x2 최대 풀링 적용 p_out = tf.nn.max_pool2d(r_.. 이전 1 다음
