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私のチームは Caffe の MNIST の例を調べ、num_output というパラメーターによって参照されるニューラル ネットワークのレイヤー (畳み込みレイヤーなど) のニューロン/フィルターの数を特定/指定することができました。ただし、プーリング層は、それらが持っている/調整できる出力の数を指定していないようです。この情報を見つけて、MNIST サンプル ニューラル ネットワークの各層にいくつのニューロンが存在するかを知る方法はありますか?

さらに、1 番目の畳み込み層には num_output = 20 があり、2 番目の畳み込み層には num_output = 50 があります。層の深さのこのジャンプはどのように行われますか? 畳み込みレイヤー1と2の間のプーリングレイヤーが原因だと思いますが、プーリングレイヤーに含まれるフィルターの数がわかりません。

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プーリング層は、畳み込み層からの出力の次元を減らすことを主な目的とする特別な種類の層であることを理解する必要があります。

プーリング層の出力は、カーネル サイズ、パッドとストライド、および畳み込み層からの出力のサイズなど、そのパラメーターの関数です。カーネル、パッド、およびストライドの幅Wと高さを使用して、次のサイズの畳み込み層から出力を生成します。HPh, PwSh, SwWc x Hc x Dc

  1. Width = (Wc + 2 * Pc - W) / Sw + 1
  2. Height = (Hc + 2 * Ph - H) / Sh + 1
  3. Depth = Dc

ここでパラメーターの詳細な説明を読むことができ、ここでプーリング操作の詳細を読むことができます。

于 2016-06-08T21:05:43.273 に答える