텐서플로우 - 이미지 학습과 CNN - 모델만들고 학습시키기

[홍성원]

처음에 서머리를 코드에 적용하고 input_shape=(28,28)을 추가한 다음에 실행시켰을때,
첫번째 히든 레이어에서 (None, 28, 128)이라고 출력됩니다. 
여기서 질문입니다.

1. 입력 노드가 28,28의 데이터셋 형태에서 각각 한 행씩 갖고 있는건가요?
예를들어서 입력 데이터가 (3,3)형태일때 [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 이런 형태이고 
입력 노드는 3개,
 첫번째 행은 [1,2,3]을 갖고
두번째 행은 [4,5,6]을 갖고
세번째 행은 [7,8,9] 이런식으로 갖는거 맞나요?
즉, 행 수는 노드 수다 라고 이해해도 되는건가요?

2. 1번이 맞다면, 첫번째 히든레이어 출력값이 (None, 28,128) 이기때문에, 데이터 형태가 28,28일때 입력 노드수는 28개이고 각 노드마다 1행 28열 데이터를 갖고 있으며
첫번째 히든 레이어 노드 수는 128개인데, 각각 입력 노드로 부터 1행 28열 형태의 데이터에 각기 다른 가중치가 곱해진 데이터 28개를 받고
예: 첫번째 노드로 부터 받은 데이터 [1, 2, … , 28] X W(1), [29, 30, … ,54] X W(2) … 
그러고 나서 28행 1열 형태로 만들고 각 행마다 활성함수 적용한 다음에 
총 노드수는 128개에 각 노드는 28행 1열이기때문에 첫번째 히든 레이어의 출력값은 28행 128열이 되는건가요?

[홍성원]

아 노드 수가 행 수가 아니라 열 수인가요?

[홍성원]

그래서 입력 노드수는 28 X 28에서 28개의 열 수와 같고 
첫번째 노드에 가중치를 곱하면 1부터 28행까지에 똑같이 가중치를 곱하고
이런식으로 28개의 노드 모두 각각의 가중치를 곱한 다음에 히든 노드에서 행 끼리 덧셈을 해서 
28행 1열 데이터셋으로 만들고 각 행에 활성함수를 계산해서 28행 1열이 각 히든 노드 출력값으로 나오고
따라서 128개의 노드가 있는 히든 레이어의 출력이 None, 28행, 128열 이런식으로 나오는건가요?

[codingapple]

CNN 전에 대충 빠르게한거라 원래 저렇게 하진 않아서 지나가도 될듯요
28x28 사이즈 데이터를 Dense()에 넣으면 28개 행마다 128개의 노드를 생성해주도록 동작하나봅니다

[글쓴이]

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