BiFPN 질문

안녕하세요 강사님

눈높이에 맞는 쉬운 설명에 강의를 들을 때마다 감탄을 하며 잘 듣고 있습니다.

BiFPN을 듣는 중 궁금한 점이 생겨 질문을 남깁니다.

Downsampling이나 Upsampling이 일어나는데

보통 컨볼루션을 거칠 때 h, w, c 이렇게 세 가지의 값을 가지는데 단순히 크기를 키운다고 해서 채널값은 맞지 않을 것으로 판단이 되는데 Upsampling이나 Downsampling 시에 convolution을 한 번 더 거쳐서 채널 수를 맞춰주는 형태로 진행이 되나요?

만약에 맞다고 하면은 그 때에도 활성함수를 통과시키는 형태로 진행될까요?

만약 활성함수를 통과한다면, NIN(Network In Network)이 중간에 차원감소를 통해 연산량을 확보하고 비선형 함수를 한 번 더 통과하여 성능을 높일 수 있는 것으로 알고 있는데, FPN이랑은 차이가 딱히 없어보이고 굳이 따진다면 차원감소의 목적만 좀 빠진 거 같은데 제가 맞게 이해한 걸까요?

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