CNN의 feature map의 학습과 관련하여 질문드립니다.

권철민 선생님 안녕하십니까? 소중한 답변 정말 감사드립니다!! 논문 url은 아래와 같습니다. https://www.semanticscholar.org/paper/Deep-Learning-the-City%3A-Quantifying-Urban-at-a-Dubey-Naik/4aba5d0b70564a87d25067a684b789b94ac22d34 (처음에 글을 작성할 때는 혹시나 부담스러우실까봐 논문 url을 남기지 못했습니다ㅎㅎ. 다시 한번 감사의 인사 전합니다!) 선생님 답변을 듣고 한번 더 생각을 해봤습니다. 간략히 정리해보겠습니다. 사실 이 논문은 안전성(safety) 뿐만 아니라 wealth, beauty 등 다양한 인지적 요소를 개별 모델로 학습시킵니다(beauty 예측 모델, safety 예측 모델. ...). 아래의 그림을 보면, 'Liveliness'와 'wealth'의 경우 edge, texture 또는 shape을 건물로부터 학습할 수 있지 않았나 싶습니다. 'Beauty'의 경우 나무나 콘크리트 재질로부터 feature map이 학습되지 않았을까 싶습니다. (사진) 선생님 소중한 시간 내어주셔서 정말 감사합니다. 이렇게 여쭤볼 곳이 있다는 게 정말 행운인 것 같습니다!