MACHINE LEARNING1 1x1 convolution의 역할과 Bottleneck 📌 1x1 convolution의 역할을 요약하자면, - dimension reduction - 각 픽셀별 위치정보를 해치지 않은 채 필터들의 조합에 따른 정보 분석 convolution 연산을 통해 주변 레이어와의 spatial 정보까지 고려한 패턴을 보고 특징을 추출한다. ( 예를 들어 3x3 convolution을 하면 3x3 공간의 특징을 하나의 값으로 추출한다 ) 1x1 convolution은? "하나의 픽셀"만 고려하므로 ( channel 정보만 O, spatial 정보 X ) channel 방향으로만 계산해서 1개의 숫자를 출력해 dimension reduction의 역할을 하게 된다. 여기서 언제나 차원이 축소되는 것은 아니고, filter 개수에 따라 output dimension이 달라.. 2021. 4. 14. 이전 1 다음
