1. CNN - Convolution은 무엇인가?

• Convolution 이란
  • 두 개의 함수가 있을 때 두 함수를 잘 섞어주는 방법 혹은 operator로서 정의함
  • Continuous convolution
  • Discrete convolution
  • 2D image convolution

RGB Image Convolution

• RGB를 tensor로 표현함

Convolutional Neural Networks

• CNN consists of convolutional layer, pooling layer, and fully connected layer.
  • Convolution and pooling layers: feature extraction
  • Fully connected layer: decision making (e.g., classification)
• Convolution Arithmetic
• Output size = (W-F) / S + 1
  • W: width, F: filter, S: stride

Stride

• 넓게 걷는다는 뜻의 단어
• Stride=1 kernel(convolutional filter)이 매 픽셀마다 하나 찍고 옆으로 찍어서 또 하나 찍는 과정을 말함.

Padding

• 어떤 값을 덧대주는 것을 말함
  • Input과 Output의 Spacial Dimension이 같아짐