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neural-network - 固定ブロブを使用した Caffe Element-Wise 乗算
ここで複数の質問をすることになると思います。私は Caffe を初めて使用するので、コメントをいただければ幸いです。
私のネットワーク入力画像にはサイズがあります1x41x41私は64バッチサイズを使用しているので、データサイズは次のようになると思います64x1x41x41（これが間違っている場合は修正してください）
いくつかの畳み込み層 (データ サイズを変更しない) の後、結果のデータに事前定義されたサイズのブロブを掛けたいと思います1x41x41。EltwiseLayer掛け算に使うと便利そうです。したがって、下から 2 番目のレイヤーを定義するにEltwiseは、ブロブ用に別の入力データが必要です。(他の方法で可能かどうか教えてください)
最初の質問: バッチ トレーニングは私を混乱させます。画像のバッチを単一のブロブで乗算したい場合EltwiseLayer、下部のサイズは同じでなければなりませんか? 言い換えれば、repmat(matlab) を使用して 64 個のブロブを複製してサイズを にするか、サイズの64x1x41x41単一のブロブをプラグインでき1x1x41x41ますか?
2 番目の質問: データに 100 個の異なるブロブを掛けてから、100 個の結果の平均を取得したいと考えています。EltwiseLayers仕事をするために100を定義する必要がありますか? 1x100x41x41または、サイズ(または)の単一のデータでブロブを収集し64x100x41x41、データを複製して 100 倍にすることはできますか? もしそうなら、どうすればそれを行うことができますか？例は非常に役に立ちます。(TileLayerどこかで見たことがありますが、その情報は銀河全体に広がっています。)
前もって感謝します。
javascript - カスタムスカラー関数をmath.jsの行列に要素ごとに適用するにはどうすればよいですか?
行列 m を考えます。
べき乗関数を m に適用します。
今JSON.stringify(mexp)出力：
したがって、組み込みの累乗関数が要素ごとに行列に適用され、結果は行列になります。
カスタムスカラー関数があるとしましょうsigmoid:
sigmoidここで、math.js 組み込み関数であるかのように、要素ごとにマトリックスに適用したいと思います。
どうすればこれを実装できますか?