합성곱 연산에서 이동 간격을 조정하는 스트라이드(Strides)

CNN에서 스트라이드(Stride)는 합성곱 연산을 수행할 때 필터(커널)가 이동하는 간격을 의미합니다.

스트라이드 값이 커지면 이미지의 특징을 더 거친 단위로 추출하며, 작으면 더욱 세밀한 특징을 학습할 수 있습니다.

스트라이드는 필터가 이미지를 스캔할 때 한 번에 몇 칸씩 이동하는지를 결정합니다.

기본적으로 스트라이드=1이면 필터가 한 칸씩 이동하며, 스트라이드=2이면 두 칸씩 건너뛰면서 이동합니다.

스트라이드 값에 따른 동작 방식은 다음과 같습니다.

• 스트라이드=1: 필터가 한 칸씩 이동하며 모든 영역을 세밀하게 분석합니다. 더 많은 특징을 추출할 수 있지만, 연산량이 증가합니다.

• 스트라이드=2: 필터가 두 칸씩 건너뛰면서 이동하여 특징을 조금 더 크게 분석합니다. 연산량이 줄어들지만, 세부적인 특징이 일부 손실될 수 있습니다.

• 스트라이드 값이 더 큰 경우(예: 3~4): 연산량이 급격히 감소하지만, 이미지의 작은 특징을 놓칠 가능성이 높아집니다.

스트라이드는 합성곱 연산의 출력 크기에 직접적인 영향을 미칩니다.

스트라이드가 크면 출력 크기가 작아지고, 스트라이드가 작으면 출력 크기가 커집니다.

이를 통해 CNN의 메모리 사용량과 학습 속도를 조절할 수 있습니다.

또한 스트라이드 값이 크면 이미지의 중요한 특징만 추출하는 경향이 강해져서 물체의 전체적인 패턴을 학습하는 데 유리할 수 있습니다.

반대로 작은 스트라이드를 사용하면 세부적인 패턴을 더욱 정밀하게 학습할 수 있습니다.

스트라이드는 모델의 목표에 따라 다르게 설정됩니다.

• 작은 스트라이드(1~2)를 사용하면 높은 해상도의 특징을 학습할 수 있어, 얼굴 인식과 같이 정밀한 분석이 필요한 모델에 적합합니다.

• 큰 스트라이드(2~3 이상)를 사용하면 연산량을 줄이고, 전체적인 패턴을 빠르게 분석할 수 있어 실시간 객체 탐지나 간단한 이미지 분류 모델에 유리합니다.

CNN에서 스트라이드는 필터 크기와 함께 조절되며, 모델이 얼마나 세밀하게 또는 얼마나 효율적으로 특징을 학습할지를 결정하는 중요한 요소입니다.

다음 수업에서는 스트라이드와 함께 사용되는 패딩에 대해 자세히 알아보겠습니다.