합성곱 신경망 파트에 대해 질문이 있습니다.

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?