私はkerasを使った畳み込みニューラルネットワークを持っています:
x = tf.keras.layers.Conv1D(128, 65, padding='same', strides=2,activation=None)(input)
入力にはサイズがあります(8192,1)
モデルの概要を確認すると、レイヤーには次のプロパティ、出力形状、パラメーターがあります。
(None, 4096, 128) 8448
パラメータの計算方法は次のとおりです。
Input I x I x C
Filter F x F (x K) // K times applied
Parameters (F x F x C + 1) x K // where +1 bias per filter, and K is the number of filters
私はparamsを計算しました->(65 x 1 x 1 + 1) x 128それは私に正確な8448を与えました.しかし、バイアスがその中にある理由がわかりませんか? 私はアクティベーション=なしです。
ここで私は読んだ：
が True の場合
use_bias、バイアス ベクトルが作成され、出力に追加されます。最後に、 の場合activation is not None、出力にも適用されます。
バイアスを true に、アクティベーションを none に設定していません。