부스트캠프 AI Tech 2기/2기 U-Stage
2주차 Convolution
Convolution I라는 이미지와 K라는 필터를사용해서 O라는 Output dimension을 만들어낸다. RGB 이미지를 예시로 들면 Image는 32*32*3 Filter로 5*5*3의 사이즈가 4개가 있다 결과는 28*28*4가 나온다 Parameter count 한개의 conv parameter수는 conv size * prev_vector filter수 * next_vector filter수 가된다. 모델의 성능을 높이기 위해서는 파라미터수를 줄이는게 좋다 Dens Layer에서는 파라미터수가 많이 필요하다. 아래와 같은 2개의 conv가 있다고 한다면 파라미터수는 5*5*3*4 + 5*5*4*10 = 300,000이 된다. 2번예시 Stride 커널의 스텝을 의미함 (default=1) P..
