1. 컨볼루션 오토인코더

• 오토인코더를 완전 연결층이 아닌 컨볼루션층과 풀링층을 이용하여 구성

1) 동작

• 인코딩 과정
  • 입력 이미지를 컨볼루션층과 풀링층을 통과시킴
  • 원하는 크기의 특징 맵을 얻을 수 있을 때까지 반복해서
• 디코딩 과정
  • 특징 맵의 크기를 확대하는 과정과 현 특징 맵으로부터 이전 특징맵으로 변환하는 과정을 통해 원 이미지로 변환
    • 크기 확대는 tflearn.upsample_2d() 함수를 이용
    • 이전 특징맵으로 변환하는 과정은 tflearn.conv_2d() 함수를 이용

<aside> 💡 사용 시 이미지의 좌우 크기는 2의 제곱수가 되어야 함! 그렇지 않으면 디코딩 결과가 입력 이미지의 크기와 다름

</aside>