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들어 다음 그림과 같은 형태는 높이 4, 너비 4, 채널은 RGB를 갖고 있으므로, 이미지 형태(shape)
는 (4, 4, 3)으로 표현할 수 있습니다.

그림 5-3 채널

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합성곱층

합성곱층(convolutional layer)은 입력 데이터에서 특성을 추출하는 역할을 수행합니다.

그럼 특성 추출은 어떻게 진행될까요? 입력 이미지가 들어왔을 때 이미지에 대한 특성을 감지하
기 위해 커널(kernel)이나 필터를 사용합니다. 커널/필터는 이미지의 모든 영역을 훑으면서 특성을
추출하게 되는데, 이렇게 추출된 결과물이 특성 맵(feature map)입니다.
1
이때 커널은 3×3, 5×5 크기로 적용되는 것이 일반적이며, 스트라이드(stride) 라는 지정된 간격
에 따라 순차적으로 이동합니다.

다음은 스트라이드가 1일 때 이동하는 과정입니다.

1단계. 입력 이미지에 3×3 필터 적용
입력 이미지와 필터를 포개 놓고 대응되는 숫자끼리 곱한 후 모두 더합니다.

(1×1) + (0×0) + (0×1) + (0×0) + (1×1) + (0×0) + (0×1) + (0×0) + (1×1) = 3

1 스트라이드란 필터를 적용하는 위치의 간격을 의미합니다.

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