CNN에 대해 옳지 않은 것을 모두 고르시오. (a) convolution을 계산할 때, 필터는 무조건 한개일 필요는 없다. (b) 입력 텐서가 32 x 64이고, 필터 크기가 4 x 4, stride = 4 padding = 2이면 출력 텐서의 크기는 9 x 17이다 (c) (3,24,24)인 텐서에 커널 사이즈가 3 즉, 코드로는 nn.MaxPool2d(3)인 풀링을 적용하면 (3,12,12)인 텐서가 출력된다. (d) 합성곱 레이어 층이 많을 수록 모델의 정확도가 올라간다.

답: c,d

(a) 필터는 여러개를 이용해도 된다. (b) 합성곱의 출력 사이즈 계산 공식에 따르면 ({32-4+(22)}/4+1,{64-4+(22)}/4+1)이므로 (9,17)이 맞다. (c) 풀링 연산의 출력 텐서 크기 공식에 따르면 (3,{24+(20)-1(3-1)-1}/3+1,{24+(20)-1(3-1)-1}/3+1)즉, (3,8,8)이 된다. 공식은 (https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MaxPool2d.html#torch.nn.MaxPool2d)참조 (d) 합성곱 레이어 층을 많이 쌓는다고 해서 무조건 모델의 정확도가 올라가지 않는다. 모두의 딥러닝 Lab-10-2 mnist cnn 26:59 확인