가공 전 데이터 변수의 개수가 노드의 개수보다 많을수도 있고 적을 수도 있습니다. 하지만 차원축소나 확장 (예. PCA, feature selection , Fourier embedding 등)을 통해 최종적으로 모델에 들어갈 변수의 개수는 노드의 개수와 같아야 합니다!
맞습니다. input size는 입력 데이터의 변수의 개수(혹은 피쳐라고 부르기도 합니다)와 같은 의미입니다. 그런데 모든 변수가 노드로 설정된다는 표현보다는 각 입력 변수가 입력 레이어의 각 노드에 매칭되어 들어간다고 보시면 좋을 것 같습니다 (엄밀히 따지면 가중치와 입력 데이터의 행렬곱이지만요^^;;;)
가공 전 데이터 변수의 개수가 노드의 개수보다 많을수도 있고 적을 수도 있습니다. 하지만 차원축소나 확장 (예. PCA, feature selection , Fourier embedding 등)을 통해 최종적으로 모델에 들어갈 변수의 개수는 노드의 개수와 같아야 합니다!