합성곱 신경망 파트에 대해 질문이 있습니다.

Question

안녕하세요 강사님. 먼저 늘 유익한 강의에 감사드립니다.

다름이 아니라 합성곱에 대해 공부 중 두 가지 의문이 생겨 질문드립니다.

1. 451p 신경망 생성을 그림으로 요약한 표 입니다.
이미지가 필터를 거칠 때, 필터는 슬라이딩 하듯이 이미지 위를 이동하는 것으로 이해했습니다. 그런데, 몇 차례 이동을 거쳤을텐데 원본과 같은 크기의 이미지를 반환합니다. 반환된 이미지는 어떤 기준으로 계산되는건지 궁금합니다.

2. 473p에서 두번째 문단에, '우리에게 필요한 것은 첫번째 conv2D의 출력입니다. model 객체 입력과 conv2D의 출력을 알 수 있다면 둘을 연결하여 새로운 모델을 얻을 수 있지 않을까요?' 부분의 맥락이 이해가 되질 않습니다. 여기서는 왜 새로운 모델을 만들려고 하는걸까요?

박해선 · Answer

안녕하세요. 박해선입니다. 문의 하신 내용에 답변드립니다. 1. 합성곱 층은 패딩과 스트라이드를 사용해 출력 크기가 결정됩니다. 기본적으로 세임 패딩을 사용하기 때문에 동일한 크기가 출력됩니다. 429페이지 "패딩과 스트라이드" 절을 참고하세요. 2. 475 페이지에서 새로 만든 모델로 합성곱 층의 필터를 간편하게 시각화하기 위해서 입니다. 감사합니다.