완숙의 블로그

What is Padding Convolution 전 게시물에서 3x3 짜리 필터를 걸었을 때, 4x4짜리가 나왔다. 어떻게 보면 당연할 결과이다. 이미지의 한 변의 크기를 n, 필터의 한 변의 크기를 f라고 한다면, 출력의 한 변의 크기는, 그런데 이렇게 된다면, 위 그림에서 6x6 짜리 행렬의 가장자리에 있는 픽셀들은 중간에 있는 픽셀보다 적은 횟수로 필터가 걸린다. 즉 데이터의 손실이 생긴다. 두번째로는 이미지가 축소 된다는 단점이 있다. 내가 원하는 이런 결과가 나오기 위해서는 어떤 조치를 취해줘야한다. 다음과 같이 6x6 주변에 1짜리 테두리는 덧데어 (PAD) 주면, 해결된다! 이렇게 될때 데이터 손실, 이미지축소의 두가지 단점을 모두 잡을 수 있다. 패딩해주는 값은 0으로 보통 채운다. 내가..