CNN 모델의 Conv 레이어 출력 크기 계산

Question

길쌈 신경 네트워크에서 특정 전환 레이어의 출력을 확인하는 방법은 무엇입니까? I는 일차원 전환 층을 사용하고 예를 들어

을 (I는 CNN 모델을 구축 keras 사용하고) 여기서 NUMBER_OF_FILTERS = 20 kernel_size = 10 및 input_shape (500,1)

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

및 I는 이차원 전환 층 NUMBER_OF_FILTERS = 64 kernal_size = (5,100), input_shape = (5,720,1) (높이, 폭, 채널)를 사용하고있는 경우

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

는 상기 출력 수는 무엇 두 개의 전환 레이어? convolution neural network에서 conv layer의 출력 수를 알기 위해 사용할 수있는 방정식이 있습니까?

Answer 1

예, 방정식이 있습니다. CS231N course website에서 찾을 수 있습니다. 그러나 이것은 프로그래밍 사이트이므로 Keras는 모델의 summary 기능을 사용하여 프로그래밍 방식으로이 정보를 쉽게 얻을 수있는 방법을 제공합니다.

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

이 터미널/콘솔 등의 입력 형태, 출력 형태, 및 각각의 층에 대한 파라미터의 수가 모든 층 정보를 출력한다.