Convolution 연산 시, channel 수 / filter 수와 parameter 수 관계 정리

 오늘 구름 Deep Learning Quiz를 풀다가 paramter 개수와 channel 개수, filter 개수 간의 관계를 다시 한번 정리하는 게 좋다고 생각해서 따로 업로드 !

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Input data의 channel이 여러 개인 경우 paramter 개수

Input data가 여러 channel을 갖는 경우 filter는 각 channel을 순회하여 convolution 연산을 한 후,

channel 별 feature map 생성.

 

→ 각 channel의 feature map을 합산하여 최종 feature map으로 반환.

 

 

Filter가 여러 개인 경우 paramter 개수

하나의 convolution layer에 크기가 같은 여러 filter를 적용 시, feature map에는 filter 개수만큼 channel 생성.

→ Input data에 적용한 filter 개수는 output data인 feature map의 channel이 된다.

 

 

 

 

 

 

 

중요한 개념이므로 절대 잊어버리지 말 것!