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이번에 머신러닝 야학을 듣는 와중에 텐서플로우 CNN 강의를 보고 있었습니다. 이미지 데이터 이해 챕터에서 강의 영상 4:08에서
"개별cifar10-(32, 32, 3)" 부분이 이해가 가지 않습니다.
초록, 빨강, 파랑이 각자 (32, 32)이므로 이게 총 3개니까 (3, 32, 32)가 맞다고 생각이 들었는데요. 제가 어느 부분을 잘못 생각한 건가요??
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데이터를 바라보는 관점에 따라 다르게 구성합니다.
red (32, 32), green (32, 32), blue (32, 32) 이렇게 값을 구성을 하게 되면 (3, 32, 32) 형태로 구성이 되고,
32, 32 픽셀 안쪽에 (r, g, b) 세 개의 값을 갖고 있도록 구성을 하면 (32, 32, 3)의 형태로 구성이 되는 거죠.
RayleighKim 님 말씀처럼 구성한 것에 맞게 모델을 구성하면 되겠습니다.
해결하고자 하는 문제
이번에 머신러닝 야학을 듣는 와중에 텐서플로우 CNN 강의를 보고 있었습니다. 이미지 데이터 이해 챕터에서 강의 영상 4:08에서
"개별cifar10-(32, 32, 3)" 부분이 이해가 가지 않습니다.
초록, 빨강, 파랑이 각자 (32, 32)이므로 이게 총 3개니까 (3, 32, 32)가 맞다고 생각이 들었는데요. 제가 어느 부분을 잘못 생각한 건가요??
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