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Convolution 결과로 나오는 feature map 생성과정과 사이즈를 구하는 공식 본문

Python/Deep Learning

Convolution 결과로 나오는 feature map 생성과정과 사이즈를 구하는 공식

mugoori 2022. 12. 29. 17:18

# 먼저 커널을 이용해서 3행 3열의 컨볼루션을 진행한다

 

 

 

 

 

# 이미지와 컨볼루션에 있는 같은 자리의 수를 곱하고 곱한 값 모두를 더해

피쳐 맵에 저장한다

 

 

 

# 이제 행과 열을 한칸씩 이동해 이것을 반복해서 피쳐맵을 완성한다

이때 이동하는 칸 수를 지정해줄수 있는데 이를 Stride 라고 한다

Stride는 이 글을 참고한다 : https://mugoori.tistory.com/143

 

Stride

# 스트라이드란 컨볼루션이 진행되는 과정에서 이동하는 칸 수를 말한다 5행 5열의 이미지에서 스트라이드를 1로 지정하면 피쳐맵은 3행 3열이 된다 # 5행 5열 이미지에서 스트라이더를 2로 설정

mugoori.tistory.com

 

 

 

 

 

# 피쳐맵의 사이즈를 계산하는 공식은 다음과 같다

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