이 문제는 CNN에서 사용하는 주요 용어들이 많이 나옵니다.
코드를 보실 때, 참고할 내용인 것 같아서 올립니다.
Pading : 효율적인 Convolution 연산을 위해 이미지에 여백을 추가하는 작업입니다.
Filter : Convolution 연산의 2개 피연산자 중 이미지를 제외한 다른 하나로, CNN 학습을 통해 생성됩니다.
Convolution : 합성곱이라고 하며, 데이터의 모양 정보를 추출하는 수학적 기법입니다. 또한 CNN 알고리즘에서는 수학적 Convolution과 유사한 아디어를 학습에 활용할 수 있습니다.
Stride : Convolution 연산의 피연산자를 이동시키는 작업입니다.
Feature Map : Convolution 연산의 결과물입니다.
Pooling : Convolution 연산 결과를 Reducing 하는 작업입니다.
Channel : 이미지 데이터를 여러 겹을 표현할 때 레이어를 표현합니다 (ex. RGB 컬러 이미지 : 3 채널).
Kernel : Filter와 같은 역할을 하지만, Filter 보다 세밀한 단위이다.