답변

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마지막 길쌈 계층 다음에 WxH 해상도의 N 기능 맵이 있습니다. 이 값은 모든 값을 연결하면 NxWxH 크기의 X으로 볼 수 있습니다.

이것은 에 연결하는 방법입니다. 즉, X은 nb를 사용하여 선형 변환 입력으로 사용됩니다. 행 = MLP 출력 및 nb. columns = NxWxH.

예 : traffic sign recognition 2 개 컨벌루션 층 (X)과 간단한 convnet 준다 :

  • 입력 3 개 채널 폭 = 32, 높이 = 32
  • 층 (1) : 108 피쳐 맵 폭 = 14, 높이 = 14
  • 층 (2) : 200 피쳐 맵 폭 = 5, 높이 = 5
  • 100 개 숨겨진 단위
  • 2 층 분류기, 43 개 출력 클래스

최종 MLP에 연결하려면 레이어 2의 출력을 200x5x5 = 5000 요소의 벡터로 재구성하십시오.

이 벡터는 크기 100 (행) x 5000 (열)의 선형 변환을위한 입력이됩니다.

(x) 컨볼 루션 커널 크기 = 5, 공간 풀링 크기 = 2

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엄청난 답. 고맙습니다 – carboncomputed

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