3-2 CNN 용어들 (Kernel, Stride, Pooling..)

1. Convolution

합성곱의 정의 (https://ikhlestov.github.io/pages/machine-learning/convolutions-types/)

 

Conv 과정

2. 필터(Filter) , 커널(Kernel), 가중치(Weight)

same

 

3. 채널(Channel)

color

 

4. 스트라이드(Stride), 패딩(Padding) 

커널 이동 보폭, output size 보존을 위한 방법

5. 액티베이션 맵(Activation Map), 피처 맵(Feature Map)

Conv 의 결과 레이어, training 이 끝난 후

 

6. 풀링(Pooling) 레이어

사이즈 다운

 

* 참고 
FC (Fully Connected Layer) : 기존 뉴럴 네트워크에서 인풋을 벡터화시켜서 W와 곱해주는 방식
FCN (Fully Convolutional Network) : 전체 CNN 네트워크 아키텍쳐의 마지막에 사용되던 FC를 제거하고 전체를 Conv 를 사용하는 방식