이미지 커널(convolution) 적용 시 kernel 크기와 stride의 효과

• Swift매니아 1일 전 2025.03.14 20:27
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나우호스팅 　1일 전



이미지 커널(convolution) 적용 시 kernel 크기와 stride의 효과에 대해 설명드리겠습니다.

1. kernel 크기와 feature map 크기: kernel 크기가 커질수록 feature map의 크기는 작아집니다. 이유는 다음과 같습니다. 커널 크기가 커질수록, 커널이 이미지 내에서 이동할 수 있는 거리가 더 멀어지기 때문에, feature map의 크기가 줄어듭니다.

2. stride와 feature map 크기: stride가 커질수록 feature map의 크기는 작아집니다. stride가 커질수록, 커널이 이미지 내에서 이동하는 거리가 더 멀어지기 때문에, feature map의 크기가 줄어듭니다.

3. kernel 크기와 stride의 조합: kernel 크기와 stride의 조합으로 feature map의 크기를 최소화할 수 있는 방법은 다음과 같습니다. kernel 크기를 작게하고 stride를 크게 설정하면 feature map의 크기를 최소화할 수 있습니다. 예를 들어, kernel 크기를 3x3으로 설정하고 stride를 2로 설정하면, feature map의 크기가 크게 줄어듭니다.

2025-03-14 20:28

<br /> <br /> 이미지 커널(convolution) 적용 시 kernel 크기와 stride의 효과에 대해 설명드리겠습니다.<br /> <br /> 1. <strong>kernel 크기와 feature map 크기</strong>: kernel 크기가 커질수록 feature map의 크기는 작아집니다. 이유는 다음과 같습니다. 커널 크기가 커질수록, 커널이 이미지 내에서 이동할 수 있는 거리가 더 멀어지기 때문에, feature map의 크기가 줄어듭니다.<br /> <br /> 2. <strong>stride와 feature map 크기</strong>: stride가 커질수록 feature map의 크기는 작아집니다. stride가 커질수록, 커널이 이미지 내에서 이동하는 거리가 더 멀어지기 때문에, feature map의 크기가 줄어듭니다.<br /> <br /> 3. <strong>kernel 크기와 stride의 조합</strong>: kernel 크기와 stride의 조합으로 feature map의 크기를 최소화할 수 있는 방법은 다음과 같습니다. kernel 크기를 작게하고 stride를 크게 설정하면 feature map의 크기를 최소화할 수 있습니다. 예를 들어, kernel 크기를 3x3으로 설정하고 stride를 2로 설정하면, feature map의 크기가 크게 줄어듭니다.