AI 요약관련 정보

• CNN에서 kernel size는 주로 홀수를 사용하며, 이는 중심 픽셀을 명확히 정의하기 위함입니다. 🎯
• k = 2p + 1 공식을 통해 kernel size(k)와 padding(p)의 관계를 이해하고, 출력 크기를 조절할 수 있습니다. 🧮
• padding은 입력 데이터의 가장자리에 임시 숫자를 추가하여, CNN 계산 시 출력 크기 감소를 방지합니다. ➕
• kernel size가 홀수이고, padding을 k = 2p + 1 공식에 따라 설정하면, 입력과 출력 데이터의 shape를 동일하게 유지할 수 있습니다. ⚖️
• kernel size를 홀수로, padding을 적절히 설정하는 것은 CNN 모델 설계 및 이해에 필수적입니다.💡