공부기록. CNN - Padding, Stride, Filter

정말 오랜만에 다시 딥러닝 책을 펼치고 코세라 강의를 이어나가는 중,

 

개념만 이해했던 패딩과 필터를 코세라 CNN 강의의 첫 단원 연습문제 10개가 모두 Padding, Output volume, parameters 수 구하는 문제로 채워서 급 멘붕이 와서... 밑바닥과 핸즈온 책을 꺼내 관련 부분보다 일단 관련 영상들을 좀 더 찾아보는 게 나을 듯하여 정리.

 

역시.. 공부는 쉬면 안 됨ㅠㅠ

문제 중 

You have an input volume that is 32x32x16, and apply max pooling with a stride of 2 and a filter size of 2. What is the output volume?

답이 바로 나온다면 포스팅은 패스하시길:)

 

밑바닥 딥러닝 1권의 7장에서 합성곱 연산이 잘 이해되지 않으면 다음 사이트를 들어가 보세요라고 해서 링크 따라갔더니 스탠포드 CNN 강의 개요... 프로젝트 때 모델 돌려보며 성능 향상 시킬 때 시간에 쫓겨 코드로만 접근했던 탓인지 기본기가 부족함을 다시 느낀다.

 

▶ Convolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets) 오버뷰 격으로 영어 압박이 있지만 쭉 한번 읽어보고 핸즈온으로 다시 넘어오면 좋을 듯. cs231n.github.io/convolutional-networks/ 

스크롤바 내리다 보면 중간쯤 합성곱이 어떻게 연산되는지 움직이는 데모도 확인할 수 있습니다.

CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

 

▶또 다른 CNN 데모

cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/cifar10.html

ConvNetJS CIFAR-10 demo

 

▶ Convolutional Neural Networks | MIT 6.S191 

요건 MIT 강의 영상인데 교수님 목소리가 너무 좋아서...ㅎㅎ 가끔 그냥 켜놓음.

youtu.be/iaSUYvmCekI 

 

다른 일을 잠깐 하다가 다시 공부 모드로 돌아왔는데 뇌를 워밍업 시키는데 시간이 좀 걸릴 것 같음. 11월 말까진 6개월 교육과정 진도 따라가느라 제대로 하나씩 파보는 공부를 못했는데 혼자 막상 하려고 책을 펴니 아주 갈길이 멀어 보인다 후. 일단은 코세라 앤드류 응 교수의 딥러닝 강의 진도에 맞춰서 책을 다시 리뷰하면서 빨리 끝내고 다시 살펴보는 게 좋을 듯.

 

어차피 이쪽 분야는 다 번역서를 사용하니 이왕 공부하는 거 처음부터 영어 원문 같이 공부하는 게 장기적으로 좋을 것 같다. 책이 트렌드를 못 쫓아가니 AI 관련 외국 뉴스레터 구독해놓고 다 읽진 않더라도 일단 제목만이라도 쓱 눈에 익히면 어떤 이슈가 있는지 보려고 노력 중.

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