pytorch, tensorflow 등의 딥러닝 라이브러리를 사용하지 않고 딥러닝 모델을, backpropagation weight update까지 수행하는 파이프라인을 만들기 위해 필요한 내용들을 정리하고자 함 여기선 python numpy를 이용하여 Convolution 2D 연산을 수행하는 함수를 구현한다. pytorch, tensorflow의 Conv2D를 보면 인자로 받는 값들이 굉장히 많은데 우선은 kernel, padding, stride 정도만 사용하기로 함 입력으로 사용할 (3, 5, 5) 크기의 numpy array를 생성한다. (channel-first format) output은 Conv2D 함수의 리턴 값으로 Conv2D 함수의 인자로는 image, out_channel, kern..