반응형 Pointwise Convolution: 심층학습의 혁신적인 기술 최근 **딥러닝** 분야는 점차 발전하고 있으며, 그 중에서도 **Pointwise Convolution**은 특히 흥미로운 기술로 주목받고 있습니다. 이는 주로 **효율적인 모델** 생성과 연산 속도 개선을 위해 사용됩니다. 본 블로그 글에서는 Pointwise Convolution의 개념, 장점, 적용 사례를 심층 분석하며, 독자들이 이해하고 활용할 수 있는 실질적인 팁을 제공하려고 합니다.1. Pointwise Convolution의 기본 개념Pointwise Convolution은 **1x1 커널**을 사용하는 합성곱 방식으로, 이미지 데이터의 각 픽셀에 대해 독립적으로 처리합니다. 이 방식은 **채널 수를 조절**하고, 피쳐의 **상호작용을 학습**하는 데 큰 장점을 지닌다고 할 수 있습니다. .. 2025. 2. 8. 딥러닝에서의 Depthwise Convolution: 이해와 활용 딥러닝 모델, 특히 **합성곱 신경망(CNN)**의 발전과 함께 다양한 기술들이 등장하고 있습니다. 그중 Depthwise Convolution은 최근 몇 년간 큰 주목을 받으며 CNN의 성능을 개선하는 데 기여하고 있습니다. 본 글에서는 Depthwise Convolution의 개념, 장단점, 그리고 실용적인 활용법에 대해 심도 있게 다뤄보겠습니다.1. Depthwise Convolution의 기본 개념Depthwise Convolution은 **표준 합성곱 연산의 변형**으로, 각 입력 채널에 대해 개별적인 합성곱 필터를 적용합니다. 전통적인 합성곱에서는 모든 입력 채널에 대해 동일한 필터로 연산하지만, Depthwise Convolution에서는 채널마다 별도의 필터를 사용하여 계산 효율성을 높입니.. 2025. 2. 8. 이전 1 다음 반응형