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땅정

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[PyTorch] Deep Learning Leading to Practical Artificial Intelligence - From Basics to Paper Implementation

Number Generation - Autoencoder

숫자생성 오토인코더 2:00 부분 질문입니다.

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패딩을 사용하지 않는 일반적인 conv를 사용하면 크기가 줄어들어서 decoder에서 conv를 사용할 수 없다 하셨는데 크기를 늘리는 패딩과 함께 conv를 사용할 순 없나요?

python머신러닝 배워볼래요? 인공신경망pytorch딥러닝

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안녕하세요! 땅정님 :)

 

질문 감사드립니다.

결론부터 말씀드리면 사용하지 않습니다!

1. decoder의 역할이 압축된 정보를 다시 복원하는 것이기 때문에 decoder부분에서는 deconvolution에 해당하는 작업(예. convTranspose2d)을 수행해야 합니다. (즉, convolution operator는 의미있는 피쳐 추출이 목적이기 때문에 decoder에서는 convolution operator를 사용하지 않아요.) 또한 구조 측면에서도 패딩으로만 줄어든 사이즈를 키우기는 한계가 있습니다.

2. 패딩에 관해서는 연산 과정에서 크기를 맞춰주기 위해 패딩은 convTranspose2d와 사용 가능합니다!

 

3. 질문을 넘어서 말씀드리면 디코더 과정에서 convolution의 정보를 넣어주는 U-net이라는 모델이 있습니다! 찾아보시면 유명한 모델이라서 설명해 놓은 블로그, 영상들이 많이 있을겁니다!

열공하세욧!

 

감사합니다.

 

딥러닝호형 드림

 

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