안녕하세요 1*1 conv 강의 동영상 13분45초에 질문있습니다.
344
작성한 질문수 16
교수님께서는 연산량을 5*5*200*30*30*64라고 하셨습니다.
하지만 convolution을 적용한 feature map은 입력의 크기와 같으니 padding을 적용한것이라고 볼수있습니다.
그러니 padding은 입력 사이즈의 가로 세로 2를 더하고, 입력 feature는 총 34*34*200의 크기를 가지게 될것입니다.
결국에는 34*34*200*5*5*200*64가 총 연산량이라고 생각됩니다.
답변 2
resize 질문
0
50
1
20251212 Kaggle 런타임에 scikit-learn 설치 실패 트러블 슈팅
0
75
1
Loss와 매트릭 관계
0
61
2
Boston 코랩 실습
0
162
2
배치 정규화의 이해와 적용 2 강의 질문
0
134
2
Augmentation원본에 적용해서 데이터 갯수 자체를 늘리는 행위는 의미가있나요?
0
144
2
Conv함수 안에 activation 을 넣지 않는 이유가 뭔지 궁금합니다.
0
203
2
소프트맥스 관련 질문입니다
0
208
1
강의 관련 질문입니다
0
151
2
residual block과 identity block의 차이
0
185
2
옵티마이저와 경사하강법의 차이가 궁금합니다.
1
238
1
실습 환경
0
165
2
입력 이미지 크기
0
243
2
데이터 증강
0
195
2
albumentations ShiftScaleRotate
0
205
1
Model Input Size 관련
0
279
1
마지막에 bird -> frog 말고도 deer -> frog 도 잘못된것 아닌가요??
0
204
1
일반적인 질문 (kaggle notebook사용)
0
272
2
실무에서 Augmentation 적용 시
0
337
2
안녕하세요 교수님
0
231
1
가중치 초기화(Weight Initialization) 질문입니다.
0
327
1
테스트 데이터셋 predict의 'NoneType' object has no attribute 'shape' 오류
0
407
1
학습이 이상하게 됩니다.
2
1036
2
boston import가 안됩니다
0
228
1