Full Stack Deep Learning - Lecture 1 ~ 3

개괄적인 정리 for 그룹스터디 발표

 

Lecture 2.A

Convolutional Networks

Fc layer를 사용하지 않는 이유

• 연산량
• image가 움직였을 때 모든 input의 위치가 변함 ( translation variant )

filter math

• W' = floor((W-F+2P) / S + 1)

 

• half padding == same padding
• full padding: 3x3 filter 기준 (2,2) padding, image가 1 pixel이라도 kernel에 포함되도록 하는 최대 패딩
  • (3,3) padding을 할 경우 kernel이 padding으로만 이루어진 영역을 계산함. (의미 없음)

Transposed convolution

• Upsampling을 위한 기법
• conv는 spatial size가 줄어든다 (width, height)=
• Decoder 구조에서 사용

 

 

Reference

[1] Full Stack Deep Learning 2021,  https://www.youtube.com/watch?v=lOYT3-UbUvw&list=PL1T8fO7ArWlcWg04OgNiJy91PywMKT2lv&index=9