목록3D convolution (1)

save the world

6주차

5주차 - 설연휴 Model Output Channel Tensorflow에서 100 x 100 x 1(grey color)의 input 이미지를 통해 학습되는 3 x 3 크기의 첫번째 커널(W1) 채널 수가 10 이면 W1 = [3, 3, 1, 10] 이다. 이 때 두번째 커널(W2)의 채널 수가 20이면 convolution의 결과가 [row, col, 10, 200] 이 되어야하는 것 아닌가 하는 생각이 들었다. 그러나 W2 커널의 채널수가 20 이면 결과 채널수도 20이 되는데 이유는 이 때 컨볼루션이 3D 컨볼루션이기 때문이다. 그림으로 보자면 아래와 같다. 위 그림에서처럼 채널이 10개짜리인 커널이 채널이 10인 input과 컨볼루션 되므로 출력은 하나의 채널이 된다. 그러나 이런 커널을 이용..
Deep Learning Diary 2018. 2. 19. 17:02
이전 Prev 1 Next 다음