Teste seu conhecimento: evolução
Um filtro convolucional bidimensional de 3x3 é aplicado a um mapa de recursos de entrada bidimensional de 4x4 (sem preenchimento adicionado):
Qual é o formato do mapa de recursos de saída?
2x2
Como o filtro 3x3 desliza sobre o mapa de recursos 4x4, há quatro locais exclusivos em que ele pode ser colocado, o que resulta em um mapa de recursos de saída 2x2:
![Animação mostrando um filtro convolucional de 3 x 3 deslizando sobre um mapa de recursos 4 x 4.
Há quatro posições únicas em que o filtro 3x3 pode ser colocado, cada um correspondente a um dos quatro elementos no mapa de recursos de saída 2x2.](https://developers.google.cn/static/machine-learning/practica/image-classification/images/cyu_convolution_shape_answer.gif?authuser=7&hl=pt-br)
![Animação mostrando um filtro convolucional de 3 x 3 deslizando sobre um mapa de recursos 4 x 4.
Há quatro posições únicas em que o filtro 3x3 pode ser colocado, cada um correspondente a um dos quatro elementos no mapa de recursos de saída 2x2.](https://developers.google.cn/static/machine-learning/practica/image-classification/images/cyu_convolution_shape_answer.gif?authuser=7&hl=pt-br)
3x3
Embora o próprio filtro seja 3x3, o mapa de recursos de saída é menor porque há menos de nove (3 vezes três) locais possíveis em que o filtro pode ser colocado no mapa de recursos de entrada 4x4.
4x4
Para gerar um mapa de recursos de saída com as mesmas dimensões do mapa de recursos de entrada sem padding, o filtro convolucional teria a forma de 1 x 1. Um filtro maior que 1 x 1 produzirá um mapa de recursos de saída menor que o mapa de recursos de entrada. Como nosso filtro é 3x3, o mapa de recursos de saída precisa ser menor
que 4x4.