논문이 어떻게 학습했는지 위주로 설명을 할 예정입니다. MNIST 데이터의 분류CNN 구조 예시입력 이미지: 28x28 크기의 이미지입니다.첫 번째 Convolution 레이어:Padding = 1, Kernel = 3x3, Stride = 1ReLU 활성화 함수 사용출력 크기: 32 x 28 x 28패딩을 1로 주었기 때문에, 28x28 크기가 그대로 유지됩니다.32는 32개의 필터를 사용한 결과입니다.첫 번째 MaxPooling 레이어:Kernel = 2x2, Stride = 2출력 크기: 32 x 14 x 14풀링을 통해 이미지 크기가 절반으로 줄어듭니다. (28x28 -> 14x14)두 번째 Convolution 레이어:Padding = 1, Kernel = 3x3, Stride = 1출력 크기..
