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input_channel, output_channel은 질문입니다.
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이 궁금증을 가장 확실하게 해결하는 방법은 Pytorch의 Conv layer의 implementation을 자세히 살펴 보는것입니다. 하지만 이건 조금 복잡하니 우회를 해보죠.
만약 질문자분이 말씀하신것처럼 하나의 필터를 모든 input_channel에 동일하게 적용한다면 필터가 8개 사용될것입니다. 그러면 conv layer의 parameter가 (bias를 제외하고) 3*3*8이 되겠죠.
각각의 채널마다 필터가 하나씩 적용된다면 필터가 24개 사용될 것입니다. 그러면 conv layer의 parameter가 (bias를 제외하고) 3*3*24이 되겠죠.
한번 Conv layer를 input_channel=3, output_channel=8 세팅 하고 parameter 수를 확인 해보시기 바랍니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. zzzzz님.
CNN의 기본 개념 중 input_channel과 output_channel은 컨볼루션 작업의 중요한 요소들입니다. 각 채널은 이미지의 특정한 측면을 감지하는 필터 역할을 하게 되며, multiple 필터를 통해 더 깊은 특징들을 학습하게 됩니다.
질문하신 내용은 CNN에서 필터(channel) 수에 관한 중요한 부분을 반영하고 있습니다. 필터 수가 늘어나면 이미지의 다양한 특성을 탐지할 수 있으며, 이는 모델의 표현력을 높이는 데 기여합니다. 기본적인 엣지 검출 필터와 같은 것을 예로 들었는데, 이 필터들은 결과적으로 더 많은 채널에서 작동하여 복잡한 특징을 학습합니다.
강의 중 언급된 8채널 예시는 이러한 필터의 개념을 확장하는 사례로, 더 많은 필터를 사용하여 이미지의 복잡한 패턴을 추출하는 것을 의미합니다. 이로 인해 네트워크는 더 많은 정보와 다양한 특징을 학습할 수 있게 됩니다.
관련 내용을 더 자세히 이해하실 수 있는 유용한 정보나 템플릿은 아래 링크를 통해서 확인해보세요:
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