CNN (Convolutional Neural Network) 3차원 convolution에서 kernel(필터)와 input의 채널수가 같아야 한다는 점을 항상 명심 하자. 물론, output의 channel수는 커널 한 개당 한 개가 나오게 되므로, output으로 여러 채널을 얻고 싶다면 커널수를 늘리면 된다. 당연히, 커널수가 늘어나는 그만큼 parameter수도 늘어나가 된다는 점을 기억하자. Convolution 각 파트에서 커널의 특징이 주어지는데, 맨 왼쪽부터 커널의 갯수, 너비 x 높이 x 채널수를 의미한다. output의 채널은 커널의 갯수만큼 나오게 된다. 고전적 CNN 위 그림은 가장 고전적, 기본적 CNN구조이다. convolution/pooling layer들에서는 feature..