딥러닝/컴퓨터비전
[컴퓨터비전2]CNN을 설정하는 하이퍼파라미터 이해하기
데이터요리사
2021. 12. 13. 12:16
| 구분 | 하이퍼파라미터 | 비고 |
| Conv. Layer | 레이어수 | Receptive Field가 입력 이미지 크기를 충분히 커버하도록 설정 |
| 필터 크기 | 홀수로 설정 | |
| 필터 수 | 2의 지수승으로 설정 | |
| stride | 1보다 크게 설정할 할 경우, 연산 속도가 빨라지지만 정보손실이 발생함 | |
| padding | 피처맵 사이즈와 입력 사이즈를 동일하게 하고 싶을 경우 설정 | |
| Pooling Layer | 레이어 수 | |
| window 크기 | ||
| stride | ||
| padding | ||
| FC Layer | 레이어 수 | |
| 노드 수 | ||
| Back Propagation | learning rate | |
| batch number | ||
| momentum coefficient | ||
| L2 coefficient |
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