이 예제에서는 특성 맵의 시각화에 대해 살펴볼 예정이므로, 특성 맵을 정의해야 합니다. 특성 맵은 합성곱층을 입력 이미지와 필터를 연산하여 얻은 결과입니다. 따라서 합성곱층에서 입력과 출력을 확인한다면 특성 맵에 대한 시각화가 가능할 것입니다.
코드 5-34 특성 맵 정의
ins = model.inputs ------ 모델 입력으로(None, 100, 100, 3)의 형태를 갖습니다.
outs = model.layers[0].output 첫 번째 계층에 대한 출력으로(None, 96, 96, 32)의 형태를 갖습니다.
feature_map = Model(inputs=ins, outputs=outs) ------ ins와 outs를 모델 입력과 출력으로 사용하여 특성 맵을 정의합니다.
feature_map.summary()
다음은 특성 맵을 위한 모델 생성 결과입니다.
Model: "functional_1"
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Layer (type) Output Shape Param #
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conv2d_2_input (InputLayer) [(None, 100, 100, 3)] 0
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conv2d_2 (Conv2D) (None, 96, 96, 32) 2432
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Total params: 2,432
Trainable params: 2,432
Non-trainable params: 0
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