728x90 nn.Conv2d1 [PYTORCH] nn.Conv2d 입력 및 출력 채널 설정의 2가지 핵심 원칙과 차원 불일치 해결 방법 파이토치(PyTorch)를 이용해 딥러닝 모델을 설계할 때 가장 기본이 되면서도 혼란을 야기하는 부분이 바로 nn.Conv2d 모듈의 입력 채널(in_channels)과 출력 채널(out_channels) 설정입니다. 단순히 숫자를 맞추는 것을 넘어, 각 채널이 갖는 수학적 의미와 특징 추출(Feature Extraction)의 메커니즘을 이해하는 것이 모델 최적화의 첫걸음입니다. 본 가이드에서는 실무 개발자들이 직면하는 차원 에러 해결 방법과 7가지 심화 예제를 통해 완벽한 채널 설계 전략을 제시합니다.1. nn.Conv2d 채널 설정의 핵심 개념합성곱 신경망에서 '채널'은 데이터의 깊이(Depth)를 의미합니다. 입력 채널은 데이터가 가지고 있는 고유한 정보의 가짓수이며, 출력 채널은 우리가 필터를 .. 2026. 3. 24. 이전 1 다음 728x90
