이미지분류-합성곱신경망(CNN) 피쳐맵 질문입니다.
안녕하세요. 강의 잘 듣고있습니다.
질문은 여기서 16*5*5가 5*5피쳐맵 16개라는데
5*5피쳐맵이 갑자기 어디서 나온건가요?
앞의 conv2d에서의 필터크기가 5*5여서 5*5피쳐맵이 생성된건가요?
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안녕하세요.
좋은 질문입니다 :)
fc1 이 전 풀링 레이어 pool2까지 거친 피쳐맵의 크기가 16x5x5 입니다. 즉, 5x5 피쳐맵이 16개 있다는 의미이고 이 것을 일렬로 폈기 때문에 fc1의 입력 노드가 16x5x5개 됩니다! 즉, 모델을 구축하기 위해서 마지막 피쳐맵의 크기를 미리 알고 계셔야 합니다.
감사합니다.
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답변감사합니다! 그럼 선생님께서는 아래와 같이 피쳐맵의 크기를 계산하는 공식을 매번 적용하시면서 코드를 작성하셨던 걸까요?? 공식을 일일히 적용하지 않고 계산하는 함수?또는 코드가 있는지도 궁금합니다!
OutputHeight=OH=(H+2P−FH)S+1O
OutputWeight=OW=(W+2P−FW)S+1
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공식 사용하셔도 됩니다! 다만 모델 구조와 이미지 크기에 따라 공식의 분수 계산 부분에서 나누어 떨어지지 않는 경우가 여러 번 나오게 되면 최종 값이 맞지 않아 오류가 발생할 가능성이 있습니다. 그래서 이 부분을 신경 쓰고 싶지 않으면 일렬로 피는 대신에 각 채널의 피쳐맵 평균을 사용하는 global average pooling도 많이 사용합니다. 즉, 이 경우에는 어떠한 이미지 사이즈가 들어와도 무조건 fc1의 입력 노드가 직전 채널 수가 됩니다!! (즉, fc1=nn.Linear(16, 120))
수업자료 제공 부탁드립니다.
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