número de parâmetros para camadas de convolução


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No presente trabalho altamente citados , os autores dar a seguinte discussão sobre o número de parâmetros de peso. Não estou muito claro por que ele tem parâmetros C 2 . Eu acho que deveria ser 49 C, já que cada um dos canais de entrada C compartilha o mesmo filtro, que possui 49 parâmetros.49C249CC49

insira a descrição da imagem aqui


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Usar uma imagem aqui reduz a qualidade da pergunta, pois ela não pode ser pesquisada. Por favor, considere o uso de texto.
Neil Slater

Respostas:


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Na verdade, de , o primeiro C é o número de canais de entrada, e o segundo C é o número de filtros.49.CCCC

Citação de CS231n :

Para resumir, a camada Conv:

  • Aceita um volume de tamanho W1 1×H1 1×D1 1
  • Requer quatro hiperparâmetros:
    • Número de filtros ,K
    • sua extensão espacial ,F
    • o passo ,S
    • a quantidade de preenchimento com zeros .P
  • Produz um volume de tamanho que: W2×H2×D2
    • W2=(W1 1-F+2P)/S+1 1
    • H2=(H1 1-F+2P)/S+1 1
    • D2=K
  • FFD1 1(FFD1 1)KK
  • dW2×H2dSd

F=3,S=1 1,P=1 1


Oi Icyblade, obrigado pela resposta. No entanto, minha pergunta ainda está relacionada à afirmação "com o compartilhamento de parâmetros, ela introduz pesos FFD1 por filtro". Sabemos que cada filtro possui duas conexões aos canais de entrada D1, portanto, de acordo com essa afirmação, o peso que conecta esse filtro é diferente entre diferentes canais de entrada, certo? #
29295050

Os valores desses pesos são diferentes, mas os números são os mesmos.
Icyblade

O uso de uma pasta de imagem aqui reduz a qualidade da resposta, pois ela não pode ser pesquisada. Por favor, considere o uso de texto. No entanto, eu concordo com a resposta - parece correto para mim.
Neil Slater

@ user297850: Por favor, não estenda sua pergunta - faça uma nova se você ainda tiver problemas.
Neil Slater

@ NeilSlater Obrigado pela sua dica, levo algum tempo para reformatar.
Icyblade
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