Práctica de AA: Clasificación de imágenes

Comprueba tus conocimientos: Convolución

Se aplica un filtro convolucional de 3×3 de dos dimensiones a un mapa de atributos de entrada de 4×4 de dos dimensiones (no se agrega relleno):

¿Cuál es la forma del mapa de atributos de salida?

2x2

Cuando el filtro de 3×3 se desliza sobre el mapa de atributos de 4×4, se descubren 4 ubicaciones únicas en las que se puede ubicar, lo que resulta en un mapa de atributos de salida de 2×2:

3 x 3

Si bien el filtro en sí es de 3 x 3, el mapa de características de salida es más pequeño porque hay menos de 9 (3 veces 3) ubicaciones posibles en las que se puede colocar el filtro en el mapa de características de entrada de 4 x 4.

4x4

Para generar un mapa de atributos de salida con las mismas dimensiones que el mapa de atributos de entrada sin relleno, el filtro convolucional debería tener una forma de 1 × 1. Un filtro mayor que 1x1 producirá un mapa de atributos de salida más pequeño que el mapa de atributos de entrada. Como nuestro filtro es de 3 x 3, el mapa de atributos de salida debe ser más pequeño que 4 x 4.