5층레이어의 신경망을 만들었는데 가중치를 정의할 때 1층부터 각각


(3, 3, 1, 64)

(3, 3, 64, 64)

(3, 3, 64, 64)

(3, 3, 64, 64)

(3, 3, 64, 1)


의 크기로 정의함. 전부 3x3크기의 필터 커널을 사용하고 모든 피처맵의 크기가 64인데다가 처음 입력으로 1개의 이미지를 받음.


근데 디버깅하면서 변수를 보면 각 레이어에서 나오는 결과물들, 그러니까 "이전 데이터에 합성곱하고 편향더하고 렐루한 결과"들을


뭔지 보려고 어디 결과에 넣어놨음.


그리고 그 값들의 크기를 보니


(1, ?, ?, 64)

(1, ?, ?, 64)

(1, ?, ?, 64)

(1, ?, ?, 64)

(1, ?, ?, 1) 


이랬음 ?, ?인건 플레이스홀더에만 담고 봐서 아직 입력이미지의 크기를 몰라서 그럼


하여간 저런데... 각 층마다 첫번째가 1인게 이해가 안됨. 64여야 하는게 아닌가? 만약 제대로 크기를 봤는데 저런거라면...


합성곱 신경망은 1층에서 이미지 데이터1개 얻어서 64개의 커널로 64개의 피처맵을 만든 후 2층으로 64개의 피처맵을


넘기고 그 직후 1개의 데이터로 전부 합한 다음에... 그 직후 64개의 커널로 64개의 피처맵을 만들고..... 반복 반복...


이런단 소리여? 뭘 어떻게 이해해야 하는거야