ComputerVision Jack

Advanced CNN 저번시간 교수님께서 강의해주신 CNN 모델의 architecture입니다. 하지만 여기서 우리는 의문점이 생깁니다. 이미지에서 Kernel을 통해 feature를 추출할 경우, kernel size를 1 x 1 or 3 x 3, 5 x 5으로 선택해야하기 때문입니다. 교수님은 여기서 Inception Module을 설명해주셨습니다. 즉, 모든 연산을 다 집어 넣으면서 basic은 1 x 1로 시작하는 방식입니다. Why 1 x 1 convolution? 1 x 1 convolution을 토대로 3 x 3, 5 x 5, pooling까지 확장해 나아갑니다. 그럼 왜 1 x 1 convolution을 진행할까요? 1 x 1 convolution의 경우 이미지의 손실이 발생하지 않습니다..