[혼자 공부하는 머신러닝/딥러닝] 8-2 데이터 전처리 관해서 질문드립니다.

[Chan Park]

MNIST 데이터를 불러올때,

train_scaled = train_input.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0

부분에서 마지막에 1차원을 추가하는 reshape을 왜 하는건지 잘 이해가 되지 않습니다.

책에서는 이미지는 항상 깊이가 있어야 하기 때문이라고 하는데,

흑백인 28 * 28 인 2차원 배열이면 깊이가 없어도 이미지를 표현할 수 있는 게 아닌가요?

예를 들어 3*3 2차원 행렬이 있다고 가정했을 때 0을 검정으로 보면, 
아래의 행렬은 1차원을 추가하지 않아도 ◇를 표현할 수 있지 않나 싶은데
010

101

010

흑백이 아니라 컬러 사진이면 R/G/B 3개의 채널이 필요하다는 건 이해되지만,
흑백에 구태여 1차원을 추가하는지 잘 이해가 되지 않아 질문 드립니다.

[Haesun Park]

안녕하세요. 박해선입니다.

Conv2D 클래스는 배치 차원을 포함하여 4차원 입력을 기대하기 때문입니다.

감사합니다.

2024년 4월 4일 (목) 오전 5:04, Chan Park <chpa...@gmail.com>님이 작성:

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