CNNモデルのConvレイヤの出力サイズの計算

Question

畳み込みニューラルネットワークでは、特定のコンバレイヤの出力を知る方法はありますか？私はnumber_of_filters = 20、kernel_size = 10一次元CONV層を用いて、及びinput_shape（500,1）

cnn.add(Conv1D(20,kernel_size=10,strides=1, padding="same",activation="sigmoid",input_shape=(Dimension_of_input,1))) 

いたとえば

を（私はCNNモデルを構築するためにkerasを使用しています）とIは2次元CONV層、number_of_filters = 64、kernal_size =（5,100）、input_shape =（5,720,1）（高さ、幅、チャネル）を使用していた場合

Conv2D(64, (5, 100), 
     padding="same", 
     activation="sigmoid", 
     data_format="channels_last", 
     input_shape=(5,720,1) 

は、上記出力の数は何ですか2つのconvレイヤー？畳み込みニューラルネットワークのconvレイヤの出力数を知るために使用できる式はありますか？

Answer 1

はい、数式があります。CS231N course websiteで見つけることができます。しかし、これはプログラミングサイトなので、モデルのsummary機能を使用することで、この情報をプログラマティックに簡単に取得できます。

model = Sequential() 
fill model with layers 
model.summary() 

これは、入力形状、出力形状、各層のパラメータの数として、端末/コンソール内のすべてのレイヤの情報を印刷します。