인공지능을 좋아하는 곧미남

Convolution Operation에 관해 수식만 본다면, 직관적으로 이해하기가 어려울 수 있다. 그래서, 나는 Image Pixel Matrix를 간단하게 시각화하여 블로그에 기록을 남긴다. 우선, Convolution Operation은 Kernel 크기 만큼의 Map(Weight를 가지는)과 Input image나 feature를 합성곱 연산을 통해 이미지의 특징을 추출하는 과정입니다. Kernel 이란? n x m 크기의 행렬로 Input으로 들어오는 Image나 Feature(Width X Height 크기)를 왼쪽 상단부터 오른쪽 하단까지 순차적으로 Window Sliding 하는것인데요. - Kernel 크기의 겹쳐지는 부분의 weight = K - Image pixel이나 Feature..