input_channel, output_channel은 질문입니다.
102
投稿した質問数 192
강의 CNN (2) - input_channel, output_channel은 무엇을 의미하는가 ? 이 파트 질문입니다.
3분에 8채널이 되면, 필터가 어마무시하게 많아진다고 하셨는데 아래 그림같이 엣지 필터나 블러필터 하나로 1,1열 적용하고 1,2행 적용하는거 아닌가요?
[[-1, 0, 1],
[-2, 0, 2],
[-1, 0, 1]])
回答 2
0
이 궁금증을 가장 확실하게 해결하는 방법은 Pytorch의 Conv layer의 implementation을 자세히 살펴 보는것입니다. 하지만 이건 조금 복잡하니 우회를 해보죠.
만약 질문자분이 말씀하신것처럼 하나의 필터를 모든 input_channel에 동일하게 적용한다면 필터가 8개 사용될것입니다. 그러면 conv layer의 parameter가 (bias를 제외하고) 3*3*8이 되겠죠.
각각의 채널마다 필터가 하나씩 적용된다면 필터가 24개 사용될 것입니다. 그러면 conv layer의 parameter가 (bias를 제외하고) 3*3*24이 되겠죠.
한번 Conv layer를 input_channel=3, output_channel=8 세팅 하고 parameter 수를 확인 해보시기 바랍니다.
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. zzzzz님.
CNN의 기본 개념 중 input_channel과 output_channel은 컨볼루션 작업의 중요한 요소들입니다. 각 채널은 이미지의 특정한 측면을 감지하는 필터 역할을 하게 되며, multiple 필터를 통해 더 깊은 특징들을 학습하게 됩니다.
질문하신 내용은 CNN에서 필터(channel) 수에 관한 중요한 부분을 반영하고 있습니다. 필터 수가 늘어나면 이미지의 다양한 특성을 탐지할 수 있으며, 이는 모델의 표현력을 높이는 데 기여합니다. 기본적인 엣지 검출 필터와 같은 것을 예로 들었는데, 이 필터들은 결과적으로 더 많은 채널에서 작동하여 복잡한 특징을 학습합니다.
강의 중 언급된 8채널 예시는 이러한 필터의 개념을 확장하는 사례로, 더 많은 필터를 사용하여 이미지의 복잡한 패턴을 추출하는 것을 의미합니다. 이로 인해 네트워크는 더 많은 정보와 다양한 특징을 학습할 수 있게 됩니다.
관련 내용을 더 자세히 이해하실 수 있는 유용한 정보나 템플릿은 아래 링크를 통해서 확인해보세요:
저는 질문자님의 이해를 돕고자, 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로서 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 더 궁금한 점이 있으시면 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
수강평 이벤트
0
10
1
import torch가 안되는 경우는 어떻게 하나요?
0
11
1
작업형 1 (삭제예정, 구 버전)
0
26
2
강의노트는 어디있나요?
0
11
0
노션 학습 자료 권한 요청
0
12
1
수강기간 연장 문의드립니다.
0
18
1
2유형 레이블 인코딩 VS 원핫 인코딩
0
19
3
part2강의 문의사항입니다.
0
17
2
수강기간 연장 문의드립니다.
0
26
1
인덱스 슬라이싱
0
26
2
코드를 첨부해야하는 이유가 있나요?
0
20
2
소리가 겹쳐서 들려요
0
19
2
데스크톱과 노트북 연결
0
26
1
dict, zip
0
21
2
노션 : 파트3번 링크와 권한 , 파트4번 권한요청, 파트 5번도 미리 요청 드립니다.
0
27
4
6-6 실습 문의
0
23
2
미션 06-02
0
23
2
yes24 수집 md 파일 만들 때
0
23
2
python main.py 실행시 게임이 실행이 안돼요
0
26
2
antigravity 대신 cursor를 활용해도 되나요?
0
25
1
feature map을 더하는 이유가 궁금합니다.
0
45
1
.
0
57
1
pytorch 설치시 anaconda를 더이상 지원하지 않는다고 합니다.
0
1292
2
논문구현 강의수강 관련
0
163
2