LeNet-5를 사용하는 예제를 구현해 봅시다. 앞 장에서 사용한 개와 고양이 데이터셋을 다시 사용합니다. 우리가 구현할 신경망은 다음 그림과 같습니다.
▲ 그림 6-2 LeNet-5 예제 신경망
32×32 크기의 이미지에 합성곱층과 최대 풀링층이 쌍으로 두 번 적용된 후 완전연결층을 거쳐 이미지가 분류되는 신경망입니다.
신경망에 대한 자세한 설명은 다음 표와 같습니다.
▼ 표 6-1 LeNet-5 예제 신경망 상세
|
계층 유형 |
특성 맵 |
크기 |
커널 크기 |
스트라이드 |
활성화 함수 |
|
이미지 |
1 |
32×32 |
- |
- |
- |
|
합성곱층 |
6 |
28×28 |
5×5 |
1 |
렐루(ReLU) |
|
최대 풀링층 |
6 |
14×14 |
2×2 |
2 |
- |
|
합성곱층 |
16 |
10×10 |
5×5 |
1 |
렐루(ReLU) |
|
최대 풀링층 |
16 |
5×5 |
2×2 |
2 |
- |
|
완전연결층 |
- |
120 |
- |
- |
렐루(ReLU) |
|
완전연결층 |
- |
84 |
- |
- |
렐루(ReLU) |
|
완전연결층 |
- |
2 |
- |
- |
소프트맥스(softmax) |