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Prática de ML: classificação de imagens
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?
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.
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:

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.
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Última atualização 2022-09-27 UTC.
[null,null,["Última atualização 2022-09-27 UTC."],[[["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."]]],[]]