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> 畳み込み層では縦×横の長さを減らす層で、深さ(32の部分)が増えるという認識がありませんでした。
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上記のように考えると、「畳み込み層では縦×横の長さを減らす層で、縦横の情報を小さく圧縮しながら抽象化した特徴に仕分ける」、というような表現ができると思います。
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より分かりやすい情報がありましたら追って更新します。
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[seraphyの日記](https://seraphyware.wordpress.com/2019/09/08/2019-9-8-tensorflow%E3%82%92gpu%E3%81%A7%E5%8B%95%E3%81%8B%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%81%9F%E8%A9%B1/)にほぼ同じコードがありましたので、説明を含めこちらが参考になるかと思います。
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