Convolution Layer 심화학습

퍼실님 Question keras.layers의 Conv2D()는 필터의 크기 (가로, 세로)와 필터의 갯수를 인자로 받습니다. 그러나 각 층의 input 값으로 들어가는 feature map들은 depth가 3, 16, 32 등등 제각각인데요, 그렇다면 Conv2d()의 인자로 depth 정보는 왜 입력하지 않아도 되는걸까요? Conv2D()의 인자 중 필터의 수는 ouput(feature map)의 형태 중 어느 부분에 영향을 줄까요? 필터 수가 늘어나거나, 필터의 크기가 커지는 것은 이미지를 인식하고 해석하는 과정에서 어떤 영향을 줄까요? My Answer 1. input image의 depth (= num of channels = num of feature maps) = filter 의 num o..

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