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질문 & 답변
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세부 분야
딥러닝 · 머신러닝
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해결 여부
미해결
모델 학습이 될 때, 입력이 궁금합니다.
22.02.10 18:54 작성 조회수 166
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이번 강의에서 train, test 데이터를 사용할 때, CIFAR10 이미지를 사용하는데요.
여기서 이미지 사이즈가 (3,32,32)가 되는데 resnet18 모델에 입력으로 넣어주어도 상관이 없나요?
resnet18 모델의 인풋이 (224,224)인거 같아서 달라도 문제가 없는 것인지 궁금합니다.
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딥러닝호형
지식공유자2022.02.10
안녕하세요!
좋은 질문 감사합니다!!
CNN은 필터가 움직이면서 피쳐맵을 만들어가기 때문에 입력 이미지의 높이, 너비 상관없이 연산이 가능합니다. 다만, 이미지 사이즈가 차이가 큰 업무에 전이학습을 할 경우 성능 차이가 클 수 있습니다. 중요한 것은 채널 수는 같아야 합니다. 채널 수는 다르면 연산이 안 됩니다.
따라서 CIFAR10을 위해 만든 모델을 채널 수가 다른 MNIST와 같은 데이터 학습에 사용하실 때에는 첫번 째 합성곱 층의 채널 수를 변경해 주셔야만 합니다. (예: nn.Conv2d(3,16,3,1) -> nn.Conv2d(1,16,3,1))
열공하세요!
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