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네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 10일차 - CNN-Convolution은 무엇인가? 본문
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 10일차 - CNN-Convolution은 무엇인가?
SOidentitiy 2021. 11. 19. 17:14
모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 <[부스트캠프 AI Tech 3기] Pre-Course>입니다.
(https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424)
<인공지능 본격 탐구: 딥러닝 기초>
CNN-Convolution은 무엇인가?
Convolution
Continuous convolution
Discrete convolution
2D image convolution
Convolution
2D convolution
RGB Image Convolution
Stack of Convolution
Convolution Neural Networks
CNN consists of Convolution layer, pooling layer, and fully connected layer.
Convolution and pooling layers: feature extraction
Fully connected layer: decision making (e.g., classification)
Convolution Arithmetic (of GoogLeNet)
Stride
Padding
Stride? Padding?
Convolution Arithmetic
Padding(1), Stride(1), 3X3 Kernel
Exercise
What is the number of parameters of this model?
1X1 Convolution
Why?
Dimension reduction
To reduce the number of parameters while increasing the depth
e.g., bottleneck architecture
출처
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