인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하십니까,

5x5 밑에 보시면 same이라고 되어 있습니다. 이거는 padding이 same 이 적용되었다는 의미 입니다. 즉 27x27x96에 5x5 커널을 적용하더라도 27x27이 되도록 padding을 키운다는 의미 입니다(여기서는 padding을 2로 적용하면 됩니다).

그래서 size 면적 크기가 27x27x256 이 됩니다.

감사합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

딥러닝 CNN에서 Convolution 연산에 의해 만들어지는 Feature Map의 크기는 커널 사이즈와 패딩, 스트라이드와 같은 요소에 의해 결정됩니다.

일반적으로 출력 Feature Map의 크기를 결정하는 방법은 다음과 같습니다:
- 출력 크기 계산 식: ((입력 크기 - 필터 크기 + 2 * 패딩) / 스트라이드) + 1 = 출력 크기

따라서 27*27*256 Feature Map이 생성되었을 때 적용된 커널, 패딩, 스트라이드 등의 설정을 참고하여 계산해볼 수 있습니다. 해당 강의에서 설명된 설정을 확인해 보시고, 정확한 계산이 필요하시면 구체적인 설정 정보를 제공해 주시면 감사하겠습니다.

기존 문제와 유사한 설명으로 도움이 될 만한 게시물을 추천드립니다:

• feature map 질문: 여기서 Convolution 연산과 padding이 ‘same’인 경우의 Feature Map 크기 변화에 대한 설명을 찾아보실 수 있습니다.
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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