课程代码CNN有几层?



  • 没有看到有参数控制CNN的层数?



  • 看到网上说:depth of the output volume is a hyperparameter,这个意思是CNN的depth是有多少filter决定了?



  • 我們可以決定層數, 也可以決定一層要有幾個filters.

    課程代碼 CNN 是:
    一層 filters (16個filters)
    一層 activation.
    一層 max-pooling.

    你可以自己再繼續加.



  • 谢谢 DR Giant,如果第一个层有16个filters,原图会出来16个feature maps,然后第二层有8个filters,那么第二层的filter会对第一层每个output再做一次,那么总共会有16*8个feature maps?层数越多,feature map数量越多吗?



  • 會的, 所以我們需要 max-pooling 來讓feature map小一點.



  • 那么之所以CNN之后要接一个FNN,目的就是为了降低维度,从高纬度的feature map降低到一定reasonable的可以做softmax的?



  • 這是一種理解的方法.
    另一個層面你可以理解成這些經過幾次 convolution and max-pooling 淬煉出的 feature maps 都可能抓到一些patterns, 非常 informative. 因此會直接當成 FNN 的 inputs.



  • 谢谢Dr Giant,那么为什么不知道CNN之后就接上softmax?主要还是维度太高?



  • @DoctorGiant 谢谢Dr Giant,那么为什么不CNN之后就接上softmax而要加FNN?主要还是维度太高?


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