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Convolution2D와 같은 자체 회선 계층을 작성하고 싶습니다. Keras에서 어떻게 작동합니까? 예컨대, Convolution2D (64, 3, 3의 경우, 활성화 = 'relu'식의 출력 데이터에 대한 것 input_shape = (3,226,226) ?Convolution2D 레이어가 Keras에서 정확히 작동하는 방식은 무엇입니까?
A
답변
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입력 한 화상의 형상이기 때문에 (266, 266, 3) [tf]/(3, 266, 266) [th]이고 필터 번호는 64이고 커널 크기는 3x3이고 패딩의 경우 기본 패딩은 1이고 기본 스트라이드는 1이라고 생각합니다.
따라서 출력 266x266x64이다.
output_width=output_height=(width – filter + 2*padding)/stride + 1
폭 = 266 = 필터 (3), 패딩 = 1, 스트라이드 = 1.
기본 개념을 이해하는 데 어려움이 있으시면 더 자세한 정보는 this cs231n post을 참조하십시오.
conv 프로세스를 이해하는 방법은 here을 클릭하십시오.
Keras는 Tensorflow 및 Theano 위에 구축됩니다. "자신 만의 회선을 쓰기"란 무엇을 의미합니까? Tensorflow/Theano를 사용하거나 처음부터 길쌈 레이어를 구현 하시겠습니까? –
나는 자신의 cnn lib를 작성하고 싶지만, 테스트를 위해 미리 훈련 된 Keras 또는 Tensorflow 모델을 사용하십시오. 이 라이브러리가 출력 데이터를 얻기 위해 컨볼 루션 레이어에서 입력 데이터와 가중치를 사용하는 방법을 알고 싶습니다. – Denzelmon