우리는 여태까지 FCN으로 tensorflow에서 Dense만 사용해왔다. 그러나 사진과 같은 경우엔 해상도가 만만치 않아 대충 1000*1000이라고 하면 일렬로 나열하면 1000000이 된다. 이게 Dense layer 하나만 거쳐서 100개로 줄어든다해도 100,000,000 1억개의 파라미터가 존재하게 된다. 이 것은 확실한 컴퓨터소스를 잘 활용하지 못하는 것이다. 그래서 위와 같이 필터를 사용하여 파라미터 9개만 사용하여 피쳐수도 줄이고, 중요한 정보만 가져오는 방식을 만들었다. 피쳐 수를 줄이고 싶지 않을 때 padding을 사용하게 된다. 그럼 0으로 padding 수 만큼 겹겹히 쌓아서 필터를 거쳐도 피쳐 수가 줄지 않게 해준다. 필터 크기가 3이면 패딩은 1, 필터 크기가 5이면 패딩은 ..
