3. Convolutional Networks / L2. Convolutional Neural Networks - Stride and Padding
Stride and Padding- 필터의 크기와 개수를 지정해줌으로써 convolutional layer를 제어할 수 있다는것을 앞서 다뤘다.- 예를들어, convolutional layer의 노드의 수를 증가시키기 위해선 필터의 수를 증가시켜야 한다.- 필터가 잡아낼 패턴의 크기(size)를 증가시키기 위해선 필터의 크기(size)를 증가시켜야 한다.- 하지만 컨트롤 할 수 있는 하이퍼 파라미터들이 더 다양하게 존재한다.- 이 하이퍼 파라미터들중 stride 라 불리는것이 있는데, - stride는 필터가 이미지 상에서 이동하는 크기 를 의미한다. - 이전에 설계했던 모델에서 stride는 1이었다.- convolution window를 수평으로 그리고 수직으로 이미지를 따라 1의 크기로 움직였다. ..
Deep Learning
2018. 9. 7. 11:21