Pooling
풀링
Pooling(풀링)은 문제와 데이터 구조에 맞춰 발전한 딥러닝 아키텍처의 한 단계입니다. 계산 흐름, 장점, 한계와 다음 구조로 이어지는 이유를 함께 학습합니다.
WHY SHOULD I KNOW THIS?
왜 알아야 하나?
데이터 특성에 따라 왜 서로 다른 신경망 구조가 만들어졌는지 이해하면 CNN, RNN에서 Attention과 Transformer로 이어지는 발전 흐름을 연결할 수 있습니다.
WHERE IS IT USED?
어디에 사용되나?
Computer VisionSequence ModelingRepresentation LearningGenerative Models
DEEP LEARNING
INPUT 3×3
120031212
×
Vertical KERNEL
10-110-110-1
=
0
CONVOLUTION
각 위치를 서로 곱한 뒤 모두 더합니다.
Feature value = 0
Kernel이 달라지면 같은 입력에서도 검출되는 특징이 달라집니다.
Feature value = 0
Kernel이 달라지면 같은 입력에서도 검출되는 특징이 달라집니다.
INTERACTIVE CONCEPT LABARCHITECTURE FLOW
CURRENT STAGE1 / 6 · Input
Pooling
노드를 클릭하거나 PLAY FLOW를 눌러 정보가 어떻게 이동하는지 단계별로 확인하세요. 슬라이더는 시각적 영향도를 조절합니다.
이 Topic에서 알아야 할 핵심
✓Pooling
✓풀링
✓구조가 해결하려는 문제
✓입력 → 내부 상태/특징 → 출력
이해 확인 질문
Q1풀링은 어떤 데이터/문제를 위해 등장했는가?
Q2Pooling의 핵심 정보 흐름은 무엇인가?
Q3이 구조의 한계가 다음 아키텍처에 어떤 영향을 주었는가?
CATEGORY
DEEP LEARNING ARCHITECTURES문제 특성에 따라 신경망 구조가 어떻게 발전했는지 연결합니다.
CURRENT PATH
08.04 Pooling이 Topic의 위치와 앞뒤 순서를 항상 Curriculum 기준으로 유지합니다.