[머신러닝 - 이론] XAI for Deep Learning (딥러닝을 위한 설명 가능한 인공지능) 1. 전역 평균 풀링 (Global Average Pooling) GAP(Global Average Pooling)은 말 그대로 feature map 전체에 Average Pooling을 적용하는 것입니다. 즉, 각 샘플마다 하나의 숫자가 나오게 합니다. 이는 조금 파괴적인 연산이지만, 출력층의 연산에는 매우 유용합니다. GAP은 다음과 같은 연산으로 이루어집니다. ak=ave(fk)=1mn∑i=1,m∑j=1,nfijk 특징 맵 k번째의 화소의 평균값을 계산합니다. 따라서 k개의 결과가 나오게 되고, 이를 출력 층의 노드 c개와 연결하는 연산은 다음과 같습니다. q는 특징 맵의 개수입니다. \(s_c = \sum_{k =.. 인공지능/머신러닝 2022.05.31
