합성곱 계층 (Convolutional Layers): 입력 이미지의 국소적 feature 학습, 필터를 사용하여 이미지의 부분 부분을 스캔하며 특징 맵을 생성풀링 계층 (Pooling Layers): feature map의 차원을 줄여 계산량을 줄이고, 중요한 feature 추출Fully Connected layer: 마지막 풀링 계층 또는 합성곱 계층에서 생성된 2차원 feature map을 1차원 벡터로 펼치고, 이를 사용하여 각 클래스에 대한 점수를 계산 입력 크기 : H x W필터 크기 : FH x FW출력크기 : OH x OW패딩 크기 : Pstride 크기 : S라고 하면 - 출력 크기 formula :- Depth = channel의 개수입력 데이터의 channel 개수가 5개라면, (..
