Tensorflow - CNN의 컨볼루션 ( Convolution )이란

컨볼루션 ( Convolution )

 

 

원본 이미지를 Feature map으로 변환 할 때,

 

원본이미지를 원하는 Feature Map에 맞게

 

학습하는 것을 Convolution 이라고 하며,

 

Convolution할때 이동하는 것을 Stride라고 한다.

 

한칸이동하면 Stride가 1

 

두칸이동하면 Stride가 2

 

참고 이미지

 

filter의 갯수 kernel의 사이즈를 지정해 feature map의 결과를 얻을 수 있다.

 

 

 

사용 예시 코드

 

# 컨볼루션 레이어, 액티베이션레이어를 설정한 코드

model.add( Conv2D( filters = 64, kernel_size = (3,3), activation = 'relu', input_shape = (28,28,1) ) )