패딩, Padding

합성곱 연산을 수행하기 전에 입력 데이터 주변을 특정 값 ( 예컨대 0 ) 으로 채우기도 한다. 이를 “ 패딩 , Padding “ 이라고도 한다.

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합성곱 연산에서 자주 이용하는 기법이다. 예를 들어 아래의 그림과 같이 ( 4 , 4 ) 크기의 입력 데이터에 “ 폭이 1인 패딩 “ 을 적용한 모습이다.

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폭 1짜리 패딩이라 하면 입력 데이터 사방 1픽셀을 특정값으로 채우는 것이다.

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패딩은 점선으로 표시되었고, 그 안의 값 ‘ 0 ‘ 은 생략되었다. ( 4 , 4 ) 인 입력 데이터가 패딩이 추가가 되어 ( 6 , 6 ) 이 되었다.

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NOTE_

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패딩은 주로 출력 크기를 조정할 목적으로 사용한다. 예를 들어 ( 4 , 4 ) 입력 데이터에 ( 3 , 3 ) 필터를 적용하면 출력은 ( 2 , 2 ) 가 되어, 입력보다 2만큼 줄어든다. 이는 합성곱 연산을 몇번이나 되

풀이하는 심층 신경망에서는 문제가 될 수 있다. 합성곱 연산을 거칠 때 마다 크기가 작아지면 어느 시점에서는 출력 크기가 1이 되어버리기 때문이다.

더 이상은 합성곱 연산을 진행할 수 없다는 뜻이다. 이러한 사태를 막기 위해 패딩을 사용한다. 앞의 예에서는 패딩의 폭을 1로 설정하니 ( 4 , 4 ) 입력에 대한 출력이 같은 크기인 ( 4 , 4. )로 유지 되

었다. 한 마디로 입력 데이터의 공간적 크기를 고정한 채로 다음 계층에 전달할 수 있다.