feature map 크기 질문
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작성한 질문수 4
안녕하세요
(퀴즈 - 출력 Feature Map으로 적용된 Conv 찾기 강의)
밑의 그림의 27*27*256 feature map이 잘 이해가 가지 않습니다. 5*5 커널을 적용했다면 사이즈가 12*12*256이 되어야 하지 않나 생각이 들어서요~!
답변 2
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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.
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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.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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