Convolution vs Cross-correlation

   참조

https://tensorflow.blog/2017/12/21/convolution-vs-cross-correlation/

Andrew Ng CNN

이 글은 위 강의와 게시글을 참조하여 개인적으로 정리한 글입니다.

   Convolution VS Cross-correlation

CNN(Convolutional Neural Network)에서 사용되는 convolution 연산은 수학에서 의미하는 convolution 연산과 다르다.

CNN에서 사용하는 convolution 연산은 실제로 cross-correlation이라 부르고, 연산 행렬과 피연산 행렬의 같은 위치의 값들을 각각 곱한 후 모두 더한 값을 출력으로 낸다.

수학에서 의미하는 convolution 연산은 조금 달리 연산 행렬의 가로행과 세로행을 바꾼 후 값들을 각각 곱하고 모두 더하는 연산을 한다.

가로행과 세로행을 바꾸는 부분을 넣지 않아도 실제 연산결과와 크게 차이가 없기 때문에 그 과정을 생략한 후 계산하지만 Machine Learning 에서는 통상적으로 Convolutional neural network라고 부른다.