CNN 공부하고 있는 오리지날 인풋데이터에서
한 단계의 행렬곱연산을 거쳐 나오는 feature maps의 갯수를 어떻게 정하는지 모르겠습니다
그냥 임의로 정하는것인지요
예를 들어 32*32 픽셀 이미지가 있다면 5*5 크기의 필터로 28*28 크기의 이미지를 만드는데
이걸 6장 만드는 이유가 뭡니까?? 아니 그리고 6장을 어떻게 만드는지요ㅣ,, 머리가 아파요.,.
CNN 공부하고 있는 오리지날 인풋데이터에서
한 단계의 행렬곱연산을 거쳐 나오는 feature maps의 갯수를 어떻게 정하는지 모르겠습니다
그냥 임의로 정하는것인지요
예를 들어 32*32 픽셀 이미지가 있다면 5*5 크기의 필터로 28*28 크기의 이미지를 만드는데
이걸 6장 만드는 이유가 뭡니까?? 아니 그리고 6장을 어떻게 만드는지요ㅣ,, 머리가 아파요.,.
인공지능좋아하는파딱이대답해줄수잇을지도
걍 진짜 경험적으로 하는거임
아니 진짜 햇갈립니다 ;;; 일단 이미지 인풋단계에서 초기 feature map의 갯수가 정해지면, 그 다음부터는 kernel로 인해 줄어드는 픽셀의 수만큼 feature maps를 늘려주면 되는건데 그 초기 feature map을 어떻게 정하는건지,,, 그리고 어떻게 feature maps가 여러개 나올 수 있는건지 진짜 쥐좆만큼도 모르겠어요 ㅠㅠㅠㅠㅠ
https://halfundecided.medium.com/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-cnn-convolutional-neural-networks-%EC%89%BD%EA%B2%8C-%EC%9D%B4%ED%95%B4%ED%95%98%EA%B8%B0-836869f88375
밑에 하이퍼 파라미터란게 있는데 쟤들은 걍 경험적으로 적당히 설정하는애들임
https://metamath1.github.io/cnn/index.html
귀칞아서 안읽을건데 대충 보니가 cnn의 필터들도 걍 백프로파게이션으로 학습하는듯
으악... 감사드립니다 행님
초기 feature map이라면 그냥 입력이미지 채널수아닌가?