经过pooling3 为什么是4*4*32?我可以理解4*4,但是为什么是32呐?
来源:3-4 卷积神经网络实战
慕函数4001562
2019-04-24
(1)经过pooling3 为什么是4432?我可以理解44,但是为什么是32呐?
(2)经过pooling1进入conv2 为什么参数依然是332*32?而不是?1616,其实我就是对于这个过程中的通道数变换不是很理解,望解答。
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1回答
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正十七
2019-04-25
因为conv3上指定了32个卷积核。卷积核的数目=输出通道的数目。
进入conv2的时候输入是16×16的了,参数是3×3×32×32,参数的两个32分别是输入和输出的通道数目,跟输入图像的大小没有关系。
212019-05-19
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