tf.keras.layers.SeparableConv2D 레이어는 깊이별 분리 합성곱(depthwise separable convolution)을 수행하는 데 사용되는 레이어입니다. 이는 합성곱 작업을 더 가볍게 만들어 네트워크의 파라미터 수를 줄이고 계산 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 아래는 tf.keras.layers.SeparableConv2D 레이어를 사용한 예제입니다.

import tensorflow as tf

## 더미 이미지 데이터 생성
dummy_input = tf.random.normal(shape=(4, 10, 10, 3))  # 4개의 이미지, 각 이미지 크기: 10x10, 채널 개수: 3

## SeparableConv2D 레이어 정의
separable_conv_layer = tf.keras.layers.SeparableConv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), padding='same', activation='relu')

## SeparableConv2D 레이어 실행
output_data = separable_conv_layer(dummy_input)

print("Input shape:", dummy_input.shape)
print("Output data shape:", output_data.shape)` 

위 예제에서는 tf.keras.layers.SeparableConv2D 레이어를 사용하여 4개의 이미지에 대한 레이어를 정의하고 실행합니다. filters 매개변수는 출력 채널의 개수를 나타내며, kernel_size는 커널(필터)의 크기를 지정합니다. padding은 패딩 모드를 설정하며, 여기서는 ‘same’을 사용하여 입력과 출력 크기를 동일하게 유지합니다. activation은 활성화 함수로 ‘relu’를 사용합니다.

실행 결과 예시:

Input shape: (4, 10, 10, 3)
Output data shape: (4, 10, 10, 32)` 

위에서 확인할 수 있듯이, 입력 데이터의 공간 차원과 채널 개수는 유지되면서 출력 채널의 개수가 32로 변경되었습니다. tf.keras.layers.SeparableConv2D 레이어를 사용하면 더 가볍고 효율적인 합성곱을 수행할 수 있습니다.