[Deep Learning] CNN Convloution

📝CNN의 컨볼루션(Convloution)

CNN? Convolution Neural Network의 약자로 딥러닝에서 주로 이미지나 영상 데이터를 처리할 때 쓰인다
※ ANN을 사용하면 위치구조가 사라지기때문에 사진을 있는 그대로 학습시키는 CNN을 사용한다

컨볼루션이란,
하나의 함수와 또 다른 함수를 반전 이동한 값을 곱한 다음, 구간에 대해 적분하여 새로운 함수를 구하는 수학 연산자

 

커널(kernel)로 컨볼루션(Convloution)한 결과는 피처맵(Feature Map)이다

※ 커널은 필터 filter 라고도 한다

 

컨볼루션 결과로 나오는 행렬사이즈 계산하는 공식

　(I - K + 2P) / S + 1

I = 이미지사이즈
K = 커널사이즈
P = 패딩
S = 스트라이드

 

스트라이드(Stride) : 몇칸 이동할 것인지 지정

※ 스트라이드값이 늘어날수록 피처맵은 작아진다

 

제로-패딩(Zero-padding) : 컨볼루션하면 이미지 사이즈가 줄어드므로 사이즈를 조절하기 위해 패딩을 사용한다