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次の例では、畳み込みレイヤーに関連付けられたウェイトおよびバイアスパラメータの数はいくらですか?このCNNに関連付けられた重みおよびバイアスパラメータの数はいくらですか?
実際には、3つの異なるサイズ(2,3,4)に対して2つのフィルタを備えた畳み込みレイヤーが1つしかありません。
次の例では、畳み込みレイヤーに関連付けられたウェイトおよびバイアスパラメータの数はいくらですか?このCNNに関連付けられた重みおよびバイアスパラメータの数はいくらですか?
実際には、3つの異なるサイズ(2,3,4)に対して2つのフィルタを備えた畳み込みレイヤーが1つしかありません。
最後Iは、与えられた図の畳み込み層に関連付けられた重みとバイアスパラメータの数を同定しました。フィルタサイズ= 4の場合
、
total weight parameters = 4 * 5 = 20
total bias parameters = 1
Since, total filters = 2, so total parameters = (4 * 5 + 1) * 2 = 42
フィルタは4 x 5
マトリックスから、その後、サイズ4であるため、我々は最終的にただ1つの特徴値を取得します。したがって、kernel_value(1 x 20) x weight_param(20 x 1)
は1つの特徴値になります。 1つのバイアスパラメータを含めて、必要な合計パラメータは(20 + 1) = 21
です。
、フィルタサイズ= 2について
total weight parameters = 3 * 5 = 15
total bias parameters = 1
Since, total filters = 2, so total parameters = (3 * 5 + 1) * 2 = 32
、
total weight parameters = 2 * 5 = 10
total bias parameters = 1
Since, total filters = 2, so total parameters = (2 * 5 + 1) * 2 = 22
したがって、総重量およびバイアスパラメータ= 42 + 32 + 22 = 96