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layout: post
title:  " Machine Learning 11-(3) :: ConvNet Max pooling 과 Full Network "
date:   2018-02-22
excerpt: " ConvNet Max pooling 과 Full Network "
cate : "post"
tag:
- Machine Learning
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## Pooling

{% capture images %}
/assets/img/machine_learning/ML_11_2_1.png
{% endcapture %}
{% include gallery images=images caption=" " cols=1 %} 

각각 한 layer씩 뽑아서

Sampling을하고

Resize하는 것을

다시 쌓는다.

이것을 Pooling이라 한다.


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## Max Pooling

{% capture images %}
/assets/img/machine_learning/ML_11_2_2.png
{% endcapture %}
{% include gallery images=images caption=" " cols=1 %} 

한 필터에서

가장 큰 값을 뽑는다.

위 사진에서는

빨간 부분을 보면 

[1, 1, 5, 6]에서 

가장 큰 값인 [6]을 뽑는 것이다.

<br>

이와 같은 방식을 

여러 Pooling 중 `Max Pooling`이라 한다.


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## Fully Connected Layer (FC) 

{% capture images %}
/assets/img/machine_learning/ML_11_2_3.png
{% endcapture %}
{% include gallery images=images caption=" " cols=1 %} 


위 사진에서는

[ CONV RELU CONV RELU POOL ] 순서로 진행을 하는데

이 순서는 내 마음대로 하면 된다.

ex : [ CONV POOL ] , [ CONV RELU POOL ]


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layout: post
title:  " Machine Learning 11-(3) :: Google Cloud ML with Examples 1 "
date:   2018-02-22
excerpt: " Google Cloud ML with Examples 1 "
cate : "post"
tag:
- Machine Learning
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[Source](https://github.com/hunkim/GoogleCloudMLExamples)


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## Review

* 다 좋은데 Google Cloud ML이 유료다. 
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