[PyTorch] CNN에서 풀링 계층 활용하기: torch.nn.MaxPool2d() 사용 가이드

소개

  torch.nn.MaxPool2d는 PyTorch에서 합성곱 신경망(CNN) 모델을 구현할 때 자주 사용하는 풀링(Pooling) 계층입니다. 이 함수는 2D 입력 데이터(주로 이미지)에서 영역별로 최대값을 추출하여 특징 맵의 크기를 줄이고, 중요한 정보를 유지하면서 연산량을 줄이는 데 사용됩니다. MaxPooling은 다운샘플링을 통해 모델의 복잡도를 낮추고, 과적합을 방지하는 데 도움을 줍니다.

 

기본 사용법

상세 설명

• MaxPool2d의 작동 방식
  
  • MaxPooling은 입력 텐서의 특정 크기 영역(kernel_size)에서 최대값을 추출하여, 출력 텐서의 해당 위치에 저장합니다. 이 과정은 전체 입력 텐서에 걸쳐 수행되며, 그 결과 입력 텐서보다 크기가 작은 출력 텐서가 생성됩니다.
  • 예를 들어, kernel_size=2와 stride=2인 MaxPooling 계층은 2x2 영역에서 최대값을 추출하고, 이 영역을 다음 위치로 2칸씩 이동하면서 동일한 작업을 수행합니다.
• MaxPool2d의 적용 분야
  
  • 합성곱 신경망에서 다운샘플링을 수행하여 특징 맵의 크기를 줄이고, 모델의 연산량을 줄이는 데 유용합니다.
    이미지 분류, 객체 탐지 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 널리 사용됩니다.

예시 설명

• kernel_size: 풀링 윈도우의 크기를 지정합니다. 예를 들어, kernel_size=2는 2x2 크기의 영역에서 최대값을 추출합니다.
• stride: 풀링 윈도우를 이동하는 간격을 지정합니다. stride=2이면, 윈도우가 2칸씩 이동합니다.
• padding: 입력 데이터에 패딩을 추가하여 출력 크기를 조절할 수 있습니다. 기본값은 0입니다.
• dilation: 풀링 윈도우 내의 원소 간 간격을 확장하는 데 사용됩니다. 기본값은 1입니다.
• return_indices: True로 설정하면, 각 영역의 최대값뿐만 아니라 최대값의 인덱스도 반환합니다. 기본값은 False입니다.
• ceil_mode: True로 설정하면 출력 크기를 계산할 때 소수점 이하를 반올림합니다. 기본값은 False입니다.
• maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)는 2x2 크기의 풀링 윈도우를 사용하여 입력 텐서의 크기를 줄입니다. 윈도우는 2칸씩 이동하여 각 영역의 최대값을 출력합니다.
• input_tensor는 4x4 크기의 입력 데이터를 나타내며, MaxPooling이 적용된 후 2x2 크기의 출력이 생성됩니다.

import torch
import torch.nn as nn

# MaxPool2d 계층 정의
maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
# maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)

# 입력 텐서 생성 (예: 1개의 샘플, 1개의 채널, 4x4 크기)
input_tensor = torch.tensor([[[[1.0, 2.0, 3.0, 4.0],
                               [5.0, 6.0, 7.0, 8.0],
                               [9.0, 10.0, 11.0, 12.0],
                               [13.0, 14.0, 15.0, 16.0]]]])

# MaxPooling 적용
output_tensor = maxpool(input_tensor)
print(output_tensor)
# 출력: tensor([[[[ 6.,  8.],
#                [14., 16.]]]])

 

라이센스

  PyTorch의 표준 라이브러리와 내장 함수들은 BSD-style license 하에 배포됩니다. 이 라이센스는 자유 소프트웨어 라이센스로, 상업적 사용을 포함한 거의 모든 용도로 사용이 가능합니다. 라이센스와 저작권 정보는 PyTorch의 공식 GitHub 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.

 

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