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1[7급 국가직 인공지능] 26년 1회차
입력 채널 수가 cc, 출력 채널 수가 kk, 커널 크기가 p×pp \times p인 2D 합성곱 층(convolutional layer)을 사용할 때, 학습해야 할 파라미터인 가중치의 총 개수는? (단, 바이어스 값은 없다고 가정한다)
1
c×kc \times k
2
p2×kp^2 \times k
3
p2×c+kp^2 \times c + k
4
p2×c×kp^2 \times c \times k
해설

가중치의 총 개수는 p2×c×kp^2 \times c \times k이다.

출력 채널 하나를 만드는 필터는 입력 채널 전체를 덮어야 하므로 크기가 p×p×cp \times p \times c이고, 이런 필터가 출력 채널 수 kk개만큼 필요하다.

  • c×kc \times k: 커널의 공간 크기를 빠뜨렸다.
  • p2×kp^2 \times k: 필터가 입력 채널 전체에 걸친다는 점을 빠뜨렸다.
  • p2×c+kp^2 \times c + k: 출력 채널 수는 더하는 것이 아니라 곱해야 한다.

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