MNISTの隠れたレイヤー直観的な理解

Question

隠れ層が1つの最も単純なMNISTソリューションでは、入力をいくつ分割するかのように隠れたニューロンの数を理解できますか？ 例：[784,30,10] 784ピクセルを30個の小さなイメージ（各イメージの784/30ピクセル）に分割して計算しますか？ ありがとう！

Answer 1

私はあなたが何を意味するかは完全にはわかりません。 [784,30,10]のような階層構造のネットワークを持っているなら、784個の入力ニューロン、30個の隠れたニューロン、10個の出力ニューロンがあります。ニューロンは「ピクセル」について何も知らず、パラメータにすぎません。ネットワークは、基本的に最初の入力から30個の値を計算し、出力は前の30個の値から10個の値を計算します。

784ピクセルを30個の小さなイメージ（各イメージの784/30ピクセル）に分割して計算しますか？

いいえ、ニューロンとしては画像がありません。