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Padding = 'same', stride = 1
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안녕하십니까,
Padding을 이용해서 input 사이즈와 feature map 사이즈를 동일하게 해서 정보 손실을 줄이는 방법을 알려주셔서 감사합니다.
만약 4개의 필터를 활용하고 padding='same'으로 넣고 stride를 default값인 1로 넣는다면 input 사이즈와 같은 4개의 feature map이 생기겠네요.
거기에 또 다시 6개의 필터를 활용하는데 위와 같이 padding ='same'으로 넣고 stride를 1로 넣으면 6개의 동일한 feature map이 또 생기는 걸로 이해할 수 있을까요?
첫 input size에만 padding을 적용하는지, stride는 어떻게 주는지 궁금함이 생겼습니다 ㅎㅎ.
뒤에서 알려주시겠지만 현재까지의 강의를 듣고 이해한 점과 궁금한 점을 적어보았습니다.
감사합니다.
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안녕하십니까,
아직 다차원 filter를 설명 드리지 않아서, 그렇긴 한데,
만약 4개의 필터를 활용하고 padding='same'으로 넣고 stride를 default값인 1로 넣는다면 input 사이즈와 같은 4개의 feature map이 생기겠네요.
=> input 사이즈와 같은 feature map이 생기는건 맞습니다. 즉 input의 면적 ( 즉 높이x너비)과 동일한 면적의 feature map이 생성됩니다. 그런데 4개의 feature map이 아니라 1개의 feature map인데 채널(depth)이 4인 feature map이 생깁니다. 여러개의 필터를 활용할 때 feature map 차원은 뒤 이은 강의에서 나옵니다.
거기에 또 다시 6개의 필터를 활용하는데 위와 같이 padding ='same'으로 넣고 stride를 1로 넣으면 6개의 동일한 feature map이 또 생기는 걸로 이해할 수 있을까요?
=> 마찬가지로, 동일한 사이즈의 feature map이 생기지만, 6개가 아니라 채널이 6인 feature map이 생성됩니다.
감사합니다.