たとえば、Caffeでは、Inner Product(Fully Connected)レイヤーでnum_outputを定義する必要があります。この出力番号の意味は何ですか?CNNに完全に接続されたレイヤの出力は何ですか?
5
A
答えて
12
完全結合層を1xN
とNxM
という単純な行列 - 行列乗算として考えて、次元1xM
の結果を生成します。
完全に接続されたレイヤの入力として56x56x3
のような次元のデータを渡すとします。体重の大きさを不明にしますNxM
。たとえば、num_ouput = 4096
と設定します。
これらのデータを計算するために、完全に接続されたレイヤーは、56x56x3
の入力データを1xN
,1x(56x56x3) = 1x9408
と再構成します。我々は(1x9408)matrix - (9408x4096) matrix
乗算をやってしまう効果で
したがって、
N = 9408
M = num_output = 4096
。
num_outputの値が100
と変更された場合、最終的には(1x9408)matrix - (9408x100) matrix
の乗算が行われます。
したがって、num_ouput
の値を大きくすると、モデルが学習しなければならない重みパラメータの数が増加します。
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ありがとうございました。非常に明確な説明!!! –
あなたはこの質問にも答えることができるように感じます。非常に感謝しています。 [リンク](http://stackoverflow.com/questions/40483458/caffe-reshape-upsample-fully-connected-layer) – thigi