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Convolution シンボルは周期的に計算されますか?つまり、パディングされた入力シンボルがすべての次元で周期的であると仮定しますか?

より具体的には、RGB 画像を表す寸法 1x3xHxW の入力シンボルを取得し、それに対して演算する畳み込みを次のように定義するとします。 ), pad=(0, 2, 2)... 訓練されたフィルターはどのように見えるでしょうか? 私は、R、G、B の各カラー チャネルで動作する 2-D フィルターの線形結合から構成されていることを期待しています。

私は正しいですか？

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mxnet の畳み込みは 3D であることがわかります。最初の 2 つの次元は画像座標を反映し、3 番目の次元は深さ、つまり特徴空間の次元を反映します。入力レイヤーの RGB 画像の場合、深さは 3 です (深さ == 1 のグレースケール画像を除く)。他のレイヤーの場合、深さはフィーチャの数です。

深度次元全体の畳み込みはもちろん周期的であり、検出精度を最適化する線形結合を見つけることによって、現在のレイヤーのすべての機能が次のレイヤーの任意の機能に影響を与えることができます。

于 2017-02-12T12:21:27.903 に答える