텐서플로우 CNN 강의 관련해서 질문이 있습니다.

[Jeongsiwook]

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??

[paullabkorea]

32(세로), 32(가로)가 각각 RGB로 32, 32, 3입니다. 이건 아래처럼 사진 데이터 값을 찍어보는 것이 확실해요. :)

https://paullabkorea.github.io/jupyternotebookblog/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B6%84%EC%84%9D/matplotlib/seaborn/plotly/2021/07/27/_07_12_%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B6%84%EC%84%9D_%EC%8B%9C%EA%B0%81%ED%99%94.html

이 포스팅 맨 마지막에 이미지 분석이 있는데 참고 부탁드려요. (특히 슬라이싱 부분에 가로, 세로 자르는 것이 있으니 32, 32, 3이 왜 맞는지 확인하실 수 있을겁니다.)

[RayleighKim]

딥러닝 프레임워크에 따라서는 channel( 지금 예시에서는 3 )이 뒤가 아니라 앞( ex> ( 3, 32, 32 ) ) 인 경우도 있어요.
그런 경우, 전처리를 (3, 32, 32)로 해줘야하는 경우도 분명 존재합니다.

둘 중 어느 것이 맞다 틀리다.. 라기보다, 관점과 관습이 다를 수 있다고 이해해주시는 것이 좋을 것 같습니다.

[blackdew]

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.