इस कोर्स में मौजूद Colab पुराने हो गए हैं. इन्हें जुलाई 2024 में हटा दिया जाएगा.
ML प्रैक्टिस: इमेज की कैटगरी
अपनी समझ की जांच करें: कॉन्वॉल्यूशन
दो-डाइमेंशन वाले 4x4 इनपुट सुविधा मैप पर, दो डाइमेंशन वाला 3x3 कॉन्वोल्यूशनल फ़िल्टर लागू किया गया
(कोई पैडिंग नहीं जोड़ी गई):

आउटपुट सुविधा वाले मैप का आकार क्या है?
4x4
आउटपुट सुविधा वाले मैप के समान पैडिंग वाले इनपुट फ़ीचर मैप को जनरेट करने के लिए, कन्वर्ज़न फ़िल्टर 1x1 के आकार में होना चाहिए. 1x1 से बड़े फ़िल्टर का इस्तेमाल करने पर, आउटपुट सुविधा वाला मैप जनरेट होगा. यह मैप, इनपुट
सुविधा वाले मैप से छोटा होता है. हमारे फ़िल्टर का साइज़ 3x3 है, इसलिए आउटपुट सुविधा के मैप को 4x4 से छोटा होना चाहिए.
दो गुना
4x4 सुविधा वाले मैप पर 3x3 फ़िल्टर के स्लाइड होने की वजह से, यहां चार यूनीक जगह बताई जाती हैं, जिन्हें 2x2 आउटपुट सुविधा वाले मैप में दिखाया जा सकता है:

3x3
फ़िल्टर अपने-आप 3x3 पर दिखता है, लेकिन आउटपुट सुविधा वाला मैप छोटा होता है, क्योंकि 9x4 से कम इनपुट जगहों वाले फ़िल्टर डाले जा सकते हैं.
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आखिरी बार 2022-09-27 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2022-09-27 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["Applying a 3x3 convolutional filter to a 4x4 input feature map without padding results in a 2x2 output feature map."],["The output feature map is smaller than the input because the filter's size limits the number of positions it can occupy on the input."],["A 1x1 filter would be required to maintain the input's dimensions in the output without padding."]]],[]]