feature map을 더하는 이유가 궁금합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. KIS님.

특정 RGB 채널에 대해서 여러 개의 feature map(F1r, F1g, F1b)이 생성되고 이를 더하는 이유는 주로 여러 채널에서 추출된 특징들을 결합하여 보다 복합적인 특성을 표현하기 위함입니다. 개별 RGB 채널은 각각 다른 색상 정보를 갖지만, 이것을 조합함으로써 이미지 내에서 보다 풍부한 정보를 캡처하고, 이미지의 특성을 통합적으로 표현할 수 있게 됩니다. 이는 CNN이 단순히 각각의 색 정보를 넘어 이미지의 세밀한 특징을 이해하고, 이를 기반으로 다양한 패턴을 학습하는 데 도움을 줍니다.

결과적으로 이러한 합산은 해당 층의 뉴런들이 이미지의 복합적인 패턴을 인식하는 데 유리하도록 돕고, 네트워크의 학습 효율성을 높입니다. 이 개념은 특히 CNN의 효율적인 이미지 표현 및 패턴 인식을 위해 중요한 역할을 합니다.

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