CNN
CNN의 일반적인 구조 : Input layer - Conv Layers - FC layers
FC Layer : Fully Connected Layer
완전 연결 계층; 한 뉴런이 다음 단계 뉴런과 모두 연결되어 있는 상태(= Dense Layer)
- 예를 들어 flatten 해서 Relu 취하고 Softmax 취하면 이 세 과정이 다 fc layer에 포함된다.
- 흑백 이미지 같은 경우에는 흑백으로 표현되어 1차 배열로 flatten 하는데 문제가 없지만 RGB를 모두 표현하는 색 있는 이미지 같은 경우에는 flatten하여 fc layers를 진횅시킨다면 정보 손실 등의 우려가 생긴다.
CAM; Class Activation Map
- fc layers에서 정보 손실을 줄이며 효율적으로 웨이트 및 파라메터 계산을 위해 사용되는 GAP1
- 1차원 벡터로 반환되는 GAP를 fc layers 대신 사용한다.
Footnotes
Global Max Pooling 도 있는데 이것은 GAP와 달리 최댓값, 즉 가장 특징을 잘 표현할 것 같은 값을 반환해준다. ↩︎