군침이 싹 도는 코딩
Convolution 결과로 나오는 feature map 생성과정과 사이즈를 구하는 공식 본문
# 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
'Python > Deep Learning' 카테고리의 다른 글
Pooling (0) | 2022.12.30 |
---|---|
CNN 의 구조 (0) | 2022.12.30 |
Stride (0) | 2022.12.29 |
CNN (Convolutional Neural Networks) (0) | 2022.12.29 |
원 핫 인코딩 된 y 값을 레이블 인코딩으로 바꾸는 법 (0) | 2022.12.29 |