convolution layer1 [CS231n] Lecture 5 | Convolutional Neural Networks 이번 강의에서는 Convolutional Neural Network(CNN)가 어떻게 작동하는지를 살펴볼 것이다. Fully Connected Layer에서 하는 일은 어떤 벡터를 가지고 연산을 하는 것이다. activation은 이 layer의 출력이다. 기존의 FC layer가 입력이미지를 쭉 펼쳤다면 이제는 기존의 이미지 구조를 그대로 유지하게 된다. 그리고 filter가 우리의 가중치가 되는 것이다. filter를 가지고 이미지 슬라이딩을 하면서 공간적으로 내적을 수행하게 된다. 여기서 깊이(depth)는 3이다. 깊이는 전체 깊이를 전부 취하지만, 32x32중 5x5만을 취한다. 필터의 각 W와 이에 해당하는 이미지의 픽셀을 곱해준다. 각 원소끼리 Convolution을 하는 것과 그것을 쭉 펴.. 2020. 11. 14. 이전 1 다음
