머신러닝
1.CNN: 인셉션 네트워크
6 x 6 x 32 크기의 데이터가 있다고 해봅시다. 1 x 1 x 32 크기의 필터로 1 x 1 Convolution을 진행한다는 것은, 32개 채널의 (m, n) 값에 임의의 필터값 k를 곱해서 다 더한 다음 결과 행렬 (m, n)에 위치시킨다는 것을 의미합니다.
2022년 7월 25일
6 x 6 x 32 크기의 데이터가 있다고 해봅시다. 1 x 1 x 32 크기의 필터로 1 x 1 Convolution을 진행한다는 것은, 32개 채널의 (m, n) 값에 임의의 필터값 k를 곱해서 다 더한 다음 결과 행렬 (m, n)에 위치시킨다는 것을 의미합니다.