การปฏิบัติ ML: การจัดประเภทอิมเมจ
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
ทดสอบความเข้าใจ: การสังวัตนาการ
ใช้ฟิลเตอร์ Convolutional แบบ 2 มิติขนาด 3x3 กับฟีเจอร์แมปอินพุตแบบ 2 มิติขนาด 4x4
(ไม่มีการเพิ่ม Padding) ดังนี้

แผนที่ฟีเจอร์เอาต์พุตมีรูปร่างอย่างไร
2x2
เมื่อตัวกรอง 3x3 เลื่อนไปบนฟีเจอร์แมป 4x4 จะมีตำแหน่งที่ไม่ซ้ำกัน 4 ตำแหน่งซึ่ง
วางตัวกรองได้ ซึ่งส่งผลให้ได้ฟีเจอร์แมปเอาต์พุต 2x2 ดังนี้

3x3
แม้ว่าตัวฟิลเตอร์จะมีขนาด 3x3 แต่ฟีเจอร์แมปเอาต์พุตจะมีขนาดเล็กกว่าเนื่องจากมีตำแหน่งที่เป็นไปได้น้อยกว่า 9 ตำแหน่ง (3 คูณ 3) ที่สามารถวางฟิลเตอร์บนฟีเจอร์แมปอินพุตขนาด 4x4 ได้
4x4
หากต้องการสร้างฟีเจอร์แมปเอาต์พุตที่มีขนาดเท่ากับฟีเจอร์แมปอินพุต
โดยไม่มีการเพิ่มระยะขอบ ตัวกรอง Convolutional จะต้องมีรูปร่างเป็น 1x1 ฟิลเตอร์
ที่มีขนาดใหญ่กว่า 1x1 จะสร้างฟีเจอร์แมปเอาต์พุตที่มีขนาดเล็กกว่าฟีเจอร์แมปอินพุต
เนื่องจากฟิลเตอร์ของเรามีขนาด 3x3 ดังนั้นฟีเจอร์แมปเอาต์พุตต้องมีขนาดเล็กกว่า 4x4
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-27 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2025-07-27 UTC"],[[["\u003cp\u003eApplying a 3x3 convolutional filter to a 4x4 input feature map without padding results in a 2x2 output feature map.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe output feature map is smaller than the input because the filter's size limits the number of positions it can occupy on the input.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eA 1x1 filter would be required to maintain the input's dimensions in the output without padding.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ML Practicum: Image Classification\n\n\u003cbr /\u003e\n\nCheck Your Understanding: Convolution\n-------------------------------------\n\nA two-dimensional, 3x3 convolutional filter is applied to a two-dimensional 4x4 input feature map\n(no padding added):\n\nWhat is the shape of the output feature map? \n2x2 \nAs the 3x3 filter slides over the 4x4 feature map, there are 4 unique locations in which it can be placed, which results in a 2x2 output feature map: \n3x3 \nWhile the filter itself is 3x3, the output feature map is smaller because there are fewer than 9 (3 times 3) possible locations where the filter can be placed on the 4x4 input feature map. \n4x4 \nTo generate an output feature map with the same dimensions as the input feature map with no padding, the convolutional filter would have to be 1x1 in shape. A filter larger than 1x1 will produce an output feature map that is smaller than the input feature map. Because our filter is 3x3, the output feature map must be smaller than 4x4."]]