데이터 성격에 따라 사용하는 커널이 달라짐
1D-conv
2D-conv
3D-conv
2D-Conv 연산은 커널을 입력벡터 상에서 움직여가며 선형모델과 합성함수가 적용되는 구조
입력 크기를 (H,W), 커널 크기를(, ), 출력 크기(,)라 하면 출력크기는 다음과 같음
2차원 입력의 채널의 개수만큼 커널 개수도 있어야 함
만약, 출력을 여러 개 만들고자 한다면 커널을 개 사용하면 출력도 텐서가 됨
(순전파)각 입력이 3채널의 커널을 통과하여 출력으로 전달
(역전파) 각 는 미분값을 의미하며, 순전파 시 각 커널을 통해 입력되었던 것처럼 역전파에서도 동일하게 전달
이때 커널에는 와 입력 가 곱해져서 전달됨
결국 각 커널에 들어오는 gradient를 더해주면 convolution 연산과 동일하다는 것을 알 수 있음