처음 들으시면 이 개념이 많이 헷갈립니다. :) 이전 레이어의 결과로 만들어진 특징맵 채널수와 동일하게 현재 필터셋의 채널수를 맞추어 주어야 하고, 현재 레이어에서 필터셋이 하나의 특징맵을 생성하니, 그 결과로 현재 레이어로부터 만들어지는 특징맵의 채널수는 해당 레이어 필터셋의 개수와 같아요 찬찬히 생각해 보시면 이해가 될거에요. 화이팅입니다!
필터 연산시에 이전레이어 특징맵수와 필터셋 채널수가 같은거에서요 채널이 3개라고한다면 필터1의 채널1과 특징맵1연산, 채널2와 특징맵2연산 이렇게 1:1대응으로 해서 다음 특징맵을 생설하는 건가용? 아니면 이것도 3×3으로 다 연산후에 조합해서 다음 특징맵을 생성하는걸까요.
딥러닝 독학을 하며 cnn, rnn등에 고통받고 영어로 된 논문에 치이며 그냥 코드를 외워서 사용만했는데 이번 강의를 듣고 정말 제대로 이해가 된것 같습니다 ㅜㅜ 정말 감사합니다 !!!
저도 혼자 독학을 하다가 너무 힘들더라구요
제 강의로 이해에 도움이 되셨다니 기쁘네요. 피드백 주셔서 고맙습니다. :)
원래 댓글 안다는데...
너무너무너무,,,,, 감사합니다 ....완벽한 설명,ㅣ,...입니다..
상상이상의 설명입니다!! 감사합니다!!
잘 설명해보려고 노력했는데요. 긍정적인 피드백 감사합니다. :)
강좌영상에 덧글다는거 첨인데 정말감사합니다..
댓글 달아주셔서 감사합니다. ^_^
cnn 개념을 이해할 수 있어서 감사드립니다.^^
좋은 강의 감사합니다! 채널의 의미가 잘 이해되지 않아서 질문 남겨요. 필터의 수랑 특징맵의 수가 1:1인건 알겠는데 그렇게 생성된 특징맵에서 왜 채널의 수가 달라지는 건지 모르겠어요. 답변 부탁드립니다~
처음 들으시면 이 개념이 많이 헷갈립니다. :)
이전 레이어의 결과로 만들어진 특징맵 채널수와 동일하게
현재 필터셋의 채널수를 맞추어 주어야 하고,
현재 레이어에서 필터셋이 하나의 특징맵을 생성하니,
그 결과로 현재 레이어로부터 만들어지는 특징맵의 채널수는 해당 레이어 필터셋의 개수와 같아요
찬찬히 생각해 보시면 이해가 될거에요. 화이팅입니다!
필터 연산시에 이전레이어 특징맵수와 필터셋 채널수가 같은거에서요 채널이 3개라고한다면 필터1의 채널1과 특징맵1연산, 채널2와 특징맵2연산 이렇게 1:1대응으로 해서 다음 특징맵을 생설하는 건가용? 아니면 이것도 3×3으로 다 연산후에 조합해서 다음 특징맵을 생성하는걸까요.
앞에서 넘어온 특징맵이 3채널이면, 그 다음 레이어 필터의 채널수도 3채널이 되고, 각 채널에 대응되어 영산됩니다. 그래서 "3채널의 필터 하나"가 앞선 "3채널의 특징맵 전체"를 가지고 하나의 특징맵을 생성하게 되죠. :)
필터 영상에 아직 조회수가 없다는건 이상해요!
방금 공개한 영상입니다. :)