[딥러닝] 합성곱 신경망(CNN) 편향 bias 계산 방법

 

이미지 출처 : wikidocs.net/64066

다중 로지스틱 회귀 신경망에서 편향은 주로 weight(가중치) 옆에 사용했습니다.

합성곱 신경망에서도 마찬가지로 weight들의 모임인 커널에 bias를 사용합니다. 

 

이미지 출처 : wikidocs.net/64066

합성곱 연산을 위 사진처럼 1차원으로 펼쳐 인공신경망으로 표현할 수 있습니다.

합성곱 연산에서 특성 맵은 커널이 입력 이미지에 각각 매핑되어 계산됩니다.

 

이미지 출처 : wikidocs.net/64066

즉, 합성곱 연산에서 편향 계산은

커널들을 계산한 특성 맵의 모든 원소에 bias를 더하는 것으로

간략화할 수 있습니다.

 

만약 입력 이미지의 색상 채널이 흑백 단일이 아닌 여러 개라면,

커널도 여러 개를 사용합니다.

이때도 마찬가지로 bias를 여러 개 사용하면 됩니다.

 

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출처 :

밑 사이트의 내용, 사진들을 편향을 설명하기 위해 사용

wikidocs.net/64066

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