🎤 [삼시세질문] AI - 2

Q. Convolution Layer가 FC Layer와 다르게 공간 정보를 유지하는 이유는?

A.

• Convolution Layer는 이미지의 작은 지역에 대해서만 뉴런이 연결되며 이 과정에서 필터(커널)를 사용한다. 이는 공간 정보를 직접적으로 유지하면서 영역의 중요한 패턴을 처리할 수 있도록 해준다.
• 반면에 FC Layer는 모든 뉴런이 서로 연결되며 이미지를 일렬로 펼쳐 처리하기 때문에 공간적 구조 정보가 손실된다.

Q. Pooling Layer의 역할은 무엇인가?

A.

• 입력 피쳐맵의 크기를 줄여 연산량과 메모리 사용량을 감소시키고 과적합을 방지한다.
• 입력의 공간적 차원이 축소되어 receptive field가 넓어저 필터의 공간적인 계층구조를 형성하는데 도움이 된다.

Q. Receptive Field는 무엇인가?

A.

• 뉴런이 입력 이미지의 어떤 영역에 영향을 받는지를 나타내는 범위, 즉 볼 수 있는 영역을 뜻한다.
• 넓을수록 공간적 관계와 상위 수준 특징 파악 가능.
• Receptive field를 확장하는 방법
  • Kernel 크기 증가
  • Layer 수 증가
  • Pooling Layer 사용
  • Dilated Convolution 사용