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Convolutional Neural Networks(CNN)

기본개념 : 하나의 이미지가 있다면 이미지 전체를 인풋으로 넣는 것이 아니라 나누어서 인풋으로 넣게 된다.

흠... 뭔말이지?

예를 들어 설명해보겠다.

아래와 같은 하나의 이미지가 있다고 가정해보자.

32x32x3의 이미지이다.

인풋으로 전체 이미지를 넣는 것이 아니라 잘라서 넣게 된다.

5x5x3의 이미지를 뽑아서 하나의 숫자로 변경시킨다.

하나의 숫자로 변경하는 방법은 Wx+b를 사용하자

무슨말인가?? 어떻게 저렇게 표현하지?

이제 옆으로 필터를 넘기면서 값을 가져온다.

여기서 부턴 산수...

필터를 통해서 몇개의 숫자가 나오는지 계산할 수 있어야한다.

7x7이미지에 3x3필터를 돌린다면???

한 칸씩(stride=1) 움직인다는 가정아래 5x5 output이 나온다.

두 칸씩(stride=2) 움직인다면 3x3의 output

주의할 점은 stride할 수 없는 숫자가 존재한다는 점!(위에서는 stride=3)

그런데? output의 개수는 깊이를 지속할 수록 작아지는 것인가? 정보를 잃는다는 말 같은데??

그래서 준비했다. : padding

7x7을 넣어도 7x7의 아웃풋이 나올수 있다.

6개의 필터를 적용시

convolution을 여러번 적용시킨다.