iT邦幫忙

0

CNN卷積核影響Feature map數量

節錄自 此網站

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20191111/20111873uU1iJS0u5G.png

在第一次convolutions後 feature maps為 6 , 因為kernel 為6
這個可以理解

但是第二次convolutions後 feature maps為 16 ,但 kernel 還是為 16
不是照理說應該要是上一層 feature maps為 6 再 乘上 這層 的kernel數 16 嗎?

以下是此篇文章作者解釋,但還是不懂 /images/emoticon/emoticon13.gif

為什麼會出現6張Feature map呢?
其實很簡單的去想,就是用6個”不同的卷積核”去對Input 做卷積
★深度 = 卷積核數量
第一個卷積層出來後的feature map為 6張,因為卷積核數量為6
第二個卷積層出來後的feature map為16張,因為卷積核數量為16
P.S. 這裡妳/你可能會想,第二次的卷積層出來的深度怎麼不是6*16呢?不是應該是每張圖做16個不同的卷積核卷積嗎?=>對於卷積核來說,是有深度的,看下面這張圖應該就很好理解,然而第二個卷積層就的卷積核就是有深度的,16個深度為6的卷積核,所以出來的feature map深度就是16

墾請各位大大解答,感謝
P.S. 現在對於 feature map 的理解是 經由 卷積 出來的一張圖

p39212053 iT邦新手 5 級 ‧ 2019-11-12 09:04:04 檢舉
https://stackoverflow.com/questions/50368123/number-of-feature-maps-produced-after-each-convolution-layer-in-cnns

已找到解答

尚未有邦友回答

立即登入回答