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flow_from_directory() 이용하여 개와 고양이 판별 모델 학습 및 평가 수행
안녕하세요 선생님 강의를 보면서 궁금한점이 있습니다
pre_trained_model를 통해서 데이터를 학습하는 것을 보고 있는데 보다가 궁금한점이 있습니다
모델을 통해서 이미지의 사이즈가 계속 감소해서 결국 7,7로 되는 것을 봤는데 padding을 통해서 조금 더 사이즈를 늘리면 성능에 영향이 미칠까요?
(아니면 층이 증가함에 따라 이미지가 추상적으로 변화니까 그것에 맞춰 사이즈도 조절해주는건가요...?)
감사합니다
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안녕하십니까,
최종 feature map의 크기를 padding을 적용해서 좀 더 크게 만드신다는 의미이신지요?
먼저 padding은 다양한 CNN 커널의 가로x세로 사이즈가 이미지나 단계별 feature map의 크기에 딱 떨어지지 않을 때 주로 적용합니다.
padding은 0값을 입력하게 되므로 padding이 추가되더라도 feature map에 큰 영향을 주지는 않습니다(이미지로 치자면 이미지 주변 둘레가 검은색(0값)으로 되는것과 비슷합니다).
보다 큰 CNN커널의 가로X세로 사이즈를 수용하기 위해서 중간 단계의 feature map 생성 시 Padding을 좀 더 크게 줄 수는 있지만, 이는 전체 CNN 모델의 영향도 함께 감안해야 합니다. 보다 큰 CNN 커널의 사이즈가 좋은 성능으로 이어지지 못할 수도 있습니다.
결과적으로 padding을 최종 단계에서 더 많이 줘서 최종 feature map의 크기를 인위적으로 키우는것은 큰 성능상의 영향을 미치지 못합니다.
감사합니다.