5x5 이미지에 3x3 컨볼루션을 하면
필터가 한칸씩 이동하면서 좌우로 3번 상하로 3번 위치할 수 있음=> 결과의 크기는 3x3임
1x1 컨볼루션은 어떤 의미를 갖나? 값 그대로 나오는 것 아닌가?
모든 값을 곱한다는 관점에서 봤을 때 1x1 컨볼루션은 fully connected와 같는 의미를 가짐
값은 똑같은데 차원을 바꿔주는(대부분은 축소) 역할을 함
fully connected layers는 parameter가 많아서 overfitting 걸릴 가능성이 높음
average pooling은 전체값 하나로 바꿔버림 채널 개수만큼 ouput이 나옴
CNN은 convolutional layers와 pooling layers가 번갈아가면서 구성