conv feature map이란?CNN에서 이미지 데이터를 처리한 결과로 얻어지는 다차원 배열이다.이는 입력 이미지의 시각적 패턴과 특징을 추출한 정보를 담고 있다.초반 레이어는 저수준 특징(선,모서리,텍스처 등)을 추출한다.이후 레이어는 고수준 특징(형태 , 구조 , 객체의 일부 등)을 추출한다.이러한 특징맵은 원본 이미지의 중요한 정보만 유지하면서 크기를 작게 만든다.결과적으로 계산 비용이 줄어듬.입력이미지로 H x W x C ( 높이 , 너비 , 채널 수)를 주면 결과물인 conv feature map은 H' x W' x D이다. (원본 이미지보다 축소된 높이와 너비 , 특징 채널 수 )만약 1024 x 760크기의 이미지가 들어오면, 32 x 24 크기의 conv feature map을 만든다...
