반응형
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- Data HAzard
- linux c 컴파일
- 이진수 곱셈 알고리즘
- Pyverilog 튜토리얼
- linux makefile 작성
- pyverilog 설치 오류
- Pyverilog 설치
- 컨벌루션 연산
- Makefile compile
- 데이터 해저드
- pytest-pythonpath 설치 오류
- CUDA
- pygraphviz 설치 오류
- CDC
- Pyverilog 실행
- 대구 반도체 설계기업 특화
- makefile
- systolic array
- CLOCK GATING
- 남산업힐
- AMBA
- DNN 가속기
- linux c++ 컴파일
- 클럭 게이팅
- Design DNN Accelerator
- gcc 컴파일
- DNN Accelerator
- 딥러닝 가속기
- gpgpu-sim
- Pyvrilog tutorial
Archives
- Today
- Total
목록convolution transpose (1)
오늘은 맑음
convolution transpose/ conv2d_transpose
Autoencoder에서 encoding을 통해 feature를 추출하였다면 그 다음은 추출된 feature를 기반으로 다시 decoding을 하여 원래 이미지의 사이즈를 거치는 과정을 갖는다. decoding과정에서 다시 feature map의 사이즈를 키우는 과정을 Upsampling이라고 하는데 대표적으로 두 가지 방법이 있다. 1. max pooling 2. convolution transpose max pooling을 이용한 Upsampling은 과정이 convolution tanspose에 비해 단순하지만 전체적인 성능을 보자면 convolution연산을 거쳐 한번 더 feature를 추출해내서 Upsampling을 거치는 convolutoin transpose가 더 뛰어나기 때문에 최근에 주..
Deep learning
2020. 4. 20. 20:22