(개념)VGG16
VGG16 Architecture 구성 - 13 Convolution Layers + 3 Fully-connected Layers with ReLu (합성곱과 함께 활성함수 ReLu도 사용) - 3*3 convolution filters - stride: 1&padding:1 - 2*2 max pooling(stride:2) => 위의 표에서는 'M'이 MaxPooling임 - conv3: 3X3 필터 - conv1: 1X1 필터 - conv3-N: N은 필터의 개수. conv3-64라고 하면 64개의 3X3 필터를 학습 매개변수로 사용했다는 의미 ------------------------------------------------------------------여기까지가 Feature Extracto..
2023.07.11