MaxPool2d 에서 stride의 default가 none인데 마지막에 out=conv1(input), out2=pool(out)을 할 때 out의 size가 (1, 5, 24, 24)라면 out2가 (1, 5, 22, 22) 가 아니라 (1, 5, 12, 12)가 되는 이유가 뭘까요?? stride가 2일 때 (1, 5, 12, 12)가 되는 거 아닌가요??

torch.Tensor(1,1,227,227) 이 부분에서 torch.Tensor 함수가 정확히 뭔지 모르겠습니다. 아무숫자나 넣어서 만들어봤는데 어떤경우엔 텐서 안의 값이 전부 0이고, 어떤 경우엔 제멋대로고 해서...그냥 아무 값이나 들어간 채로 사이즈만 맞춰서 텐서를 만드는 건가요?

고수님들께 질문이 있습니다. DepthWise Convolution을 아래 그림과같이 정의하면
import torch
import torch.nn
class test(nn.Module):
    def __init__(self, planes):
        self.conv1 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=planes)
    def forward(self, x):
        return self.conv1(x)
       
DW conv이기에 필터의 수가 planesx3x3 이고
input featuremap 사이즈 = planesxHxW 이면
output featuremap 사이즈 = planesxHxW
라고 알고있는데

만약 필터를 채널 없이 1x1x3x3 만 사용해서 아래와 같은 결과를 얻기 위해서는 어떻게 코드를 만들어야 하나요?
input featuremap 사이즈 = planesxHxW 일때,
output featuremap 사이즈 = planesxHxW

강의 너무 좋은 것 같아요 잘 보고 있습니다 ㅎㅎ