Padding

Padding 은 convolution 연산을 적용할 때 사용하는 기법이다.

Padding 을 사용하는 두 가지 이유

1. convolution 연산 후 output 이미지가 크게 축소되는 것을 방지한다.

2. 가장자리의 픽셀이 convolution 연산에 적게 사용되어 필터링된 정보는 이에 대한 정보가 그리 많지않다.

   • 
   • 빨간색 네모는 필터가 여러번 적용되는 반면, 초록색 네모는 두 번밖에 적용되지 않는다.

• Padding 적용 후 convolution 연산의 크기 계산
  • Convolution Filter 크기가 $f$ 고, padding size 가 $p$ 면, 변환된 $n\text{timesn}$ 의 이미지 크기 $n^{\prime }\times n^{\prime }$ 는 다음과 같다.
    • $(n+2p-f)+1=n^{\prime }$
• Valid and Same convolution
  • Valid 는 Padding 을 적용하지 않는 기법을 의미한다.
  • Same 은 입력 사이즈와 같은 사이즈가 나오도록 Padding 을 적용하는 방법이다.
    • Same 을 위한 Padding size $p$ 는 다음과 같다.

$$n+2p-f+1=n\to p=\frac{f-1}{2}$$

B) Related

C) References