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또, 이러한 필터에 끝나지않고 필터를 직접 지정하는 방법이 아닌 weight들을 미지정한후 backpropagation을 통해 학습해 나가며 이미지의 정보를 압축시키는 최적의 필터를 만드는 방법또한 나오게 됐습니다. convolve: 둘둘말다. padding: 이미지를 필터를 통해 압축시키다보면 수많은 layer를 거칠시에 엄청나게 작아지게 되는 것을 방지하기위해서, 또 패팅을 안할시에 모서리끝자락에 존재하는 값들은 중요도가 매우 낮아지는반면에 중앙값들은 중요해지는것을 없애기위해서 이미지의 테두리에 값을 줌으로 크기를 유지하고 중요도도 유지하는 방법. 원래 pooling을 하기전의 필드의 값들은 얼마나 그 부분이 중요한지를 나타내는 지표이기때문에 굳이 모든 값을 사용할 필요는 없고 가장 중요한값만 사용하자는 취지로 풀링을 하게된다. 만약 좋은 feature를 찾았으면 그것은 보존하고 아니다면 그냥 버려라. 지금까지 매우 잘 이용되고 좋은 성능을 보이고 있지만 완벽히 왜 잘작동하는지는 모른다.

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