SJ_Koding

부제: - ConvNeXt 이해하기 1편 - 1x1 convolution 1x1 convolution은 필터 사이즈가 1x1라는 것을 의미한다. 즉, feature map의 feature 하나(Image Input기준으로 픽셀 하나) 에 대해 convolution 연산을 진행한다. 1x1 convolution은 정말 많은 곳에서 볼 수 있는데, 대표적으로 bottleneck 구조나 depthwise-convolution 차원축소를 해야하는 경우에 빈번하게 사용된다. 참고로 GoogleNet에서 1x1 convolution을 사용하면서 널리 알려지고 사용하게 되었다. 위 그림은 채널이 3인 Input이 주어질때, 3x3 convolution을 수행한 것이다. 반면, 위 그림은 1x1 convolution을..