Convolution 계산

Convolution : 딥러닝에서 널리 사용되는 연산 중 하나 이미지나 시계열 데이터 등과 같은 다양한 유형의 입력에 대해 특징 추출하는데 사용 입력 데이터 (Input) : Convolution 연산의 첫단계는 입력 데이터 정의 3차원 형태로 표현 (이미지의 경우 높이, 너비, 채널이 되며 RGB 이미지의 경우 채널 수는 3) 필터 (Filter) : Convolution 연산의 두번째 단계는 필터를 정의 필터는 특징 추출하는데 사용되는 작은 행렬 (일반적으로 정방 행렬) 주로 3*3, 5*5, 7*7 을 많이 사용하며, 학습 가능한 가중치로 초기화 되며 학습 중에 최적화 됨. 패딩 (padding) : 입력 데이터 주변에 추가되는 가장의 값으로, Conv.

연산에서 주로 경계 처리(Border handing)위해 사용 패딩 사용 시 feature map의 크기 조정 가능 패딩 크기는 사용자가 지정, 주로 0으로 채워진 패딩(Zero-Padding) 이 일반적으로 사용 됨 스트라...