✔️ TORCH.NN
Linear
m = nn.Linear(20, 30)- in_features : 20 -> 각 input sample의 크기
- ou_features : 30 -> 각 output sample의 크기
Conv2D
m = Conv2d(16,33,3,stride=2)- in_channels : 16 -> 따라서 입력되는 이미지의 채널의 채널수가 16개를 의미한다.
- out_channels : 33 -> 결과의 채널수가 33개를 의미한다.
- kernel_size : 3 -> 커널은 필터를 의미한다. 즉 이미지를 연산하는 필터의 크기를 의미한다.
커널의 사이즈가 정사각형이 아니라면 (3,2)와 같은 tuple 형식으로도 사용가능 하다. - stride=2 : 위에서 언급한 커널이 이동하며 연산을 진행하게 되는데 이때 이동하는 크기를 말한다.
