pagugu

<p>2432 + (?) = 9248이 나오는 것이 아닌, ConV2D 를 한번 더하게 되면 필터의 계수에 따라 32의 dense를 가지게 됩니다. 따라서 kernel size 3 * 3,&nbsp; 첫번째 ConV2D를 해서 나온feature map의 깊이 32 에, 두번째 ConV2D의 필터 수인 32로 3 * 3 * 32 * 32 + (bias 수 32) 로 9248이란 파라미터 수가 나오게됩니다.!<br />선생님이 답변을 놓친거 같아.. 제가 대신 남겨드립니다!&nbsp;</p>

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