Convolution(합성곱)
❔ Convolution(합성곱)
합성곱 계층에서 합성곱 연산을 처리한다. 합성곱 연산은 이미지 처리에서 말하는 필터 연산에 해당한다.
이미지 위에서 stride 값 만큼 filter(kernel)을 이동시키면서 겹치는 부분의 각 원소의 값을 곱해서 모두 더한 값을 출력으로 하는 연산이다.
padding(패딩)
❔ padding(패딩)
합성곱 연산을 수행하기 전에 입력 데이터 주변을 특정값(0)으로 채우기도 한다 이를 패딩이라 한다.
stride(스트라이드)
❔ stride
필터를 적용하는 위치의 간격을 말한다.
(stride 는 우리말로 '보폭'을 의미한다.)
입력의 형태
input type : torch.Tensor
input shape : (N x C x H x W)
(batch_size, channel, height, width)
Convolution의 output 크기
Neuron과 convolution
①
②
③
④
⑤
Pooling(풀링)
❔ Pooling(풀링)
세로,가로 방향의 공간을 줄이는 연산이다
Max Pooling(최대 풀링)
❔ Max Pooling
대상 영역에서 최댓값을 취하는 연산이다. 이미지 인식 분야에서 주로 사용한다.
Average Pooling (평균 풀링)
❔ Average Pooling
대상 영역의 평균을 계산한다.
Towards the goal 👀