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이미지를 일자로 핀다.
그러나 이미지의 공간정보를
손실한다.아래그림)
RED, GREEN, BLUE 3개
채널 - red, green, blue
아래그림) 합성곱연산(covolution operation)
입력을 kernal 로 operation을 하면 출력이 항상 작아진다.
기존의 operation과 다르게
CNN은 convolution operation으로
featuremap 을 추출한다.기존의 레이어의 가중치가 CNN에서는 kernel이 가중치가 된다.
kernal 연산한다음 편향(bias)를 더해준다.
중요~) feature map 크기 계산법
4x4
3x3x3(채널) = 3x3x3(커널)
input과 kernal의 channel수만 같다.
kernal을 통해 convolution operation을 하면
kernal의 가중치를 각 layer마다 학습을 해야되서
연산양이 많아진다.'인공 지능 개념' 카테고리의 다른 글
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