완전연결층1 39번째 이야기 - 합성곱층과 풀링층의 입력과 출력 합성곱층과 풀링층의 입력과 출력을 정리해볼까요?>● 입력 이미지가 합성곱 층을 통과하면 크기(가로×세로)는 그대로이지만, 이미지의 깊이가 늘어납니다. ● 말로는 잘 이해가 되지 않으니, 그림으로 정리해보도록 하겠습니다. ● 28×28 크기의 입력 이미지를 필터의 개수 4, 스트라이드 및 패딩이 1로 설정된 합성곱층(Conv_1)을 통과하면 출력이미지는 28×28 크기로 동일하지만, 이미지의 깊이는 4(28×28×4)가 됩니다. 이 출력이 하이퍼파라미터는 동일하게 유지한 채, 12개의 커널(=필터)를 만나 합성곱 연산을 거치면 다음과 같이 28×28×12가 되죠. ● 늘어난 깊이만큼 합성곱 연산을 통해 수용 영역은 넓어지게 됩니다. 즉, CNN은 합성곱 층에서 늘어난 깊이와 수용 영역 만큼 특징 학습이 이.. 2024. 6. 2. 이전 1 다음
