[pytorch] 합성곱층 - Filter(stride / padding)

이 그림은 필터가 한 개인 경우의 계산이다.

 

위 그림에서는 이해를 돕기 위해 2차원으로 표현했지만 일반적으로 filter는 3차원이며 CNN에서는 3차원 filter 여러 개를 개별 feature map 에 적용하는 방식이다. 

 

그럼 필터가 두 개 이상인 합성곱은 어떤 형태일까?

 

 

convolution 연산을 적용할 filter의 채널 수 는 입력 feature map의 채널수와 같아야 한다. -> 3

convolution 연산을 적용한 filter의 개수는 출력 feature ma의 채널수가 됨 -> 4

 

입력 이미지가 3차원 -> 피처맵도 3차원

 

---

컨볼루션 적용 시 출력 피처맵의 크기 계산 공식 

1. input size = 5*5, filter = 3*3, Strides = 1, padding = 0 인 경우

    (5-3+0 / 1) +1 = 3 -> 즉, 3 * 3 output 생성

2. input size = 5*5, filter = 3*3, Strides = 1, padding = 1인 경우

    (5-3+2 / 1) +1 = 5 -> 즉, 5 * 5 output 생성