keras에서 CNN의 무게가 왜 일차원입니까?

Question

나는 keras을 사용하여 CNN을 만들고 무게를 * .hdf 파일에 저장했습니다. 난 16 필터를 사용하고 커널의 크기는 3×3입니다. 그러나 첫 번째 Convolution2D에 대한 save_weight의 출력은 1×16입니다. 커널의 크기는 3×3이므로 출력은 3×3×16이어야합니다. 그렇지 않습니까? 출력이 왜 이렇게 생깁니 까?

Answer 1

자네 말이 맞아 :

이

는 .hdf 파일 *의 구조의 스크린 샷 당신이 3x3의 크기 16 필터를 사용하는 경우에는 16x3x6 가중치를 볼 수 있습니다.

32 비트 부동 소수점, 64 × 3 × 3 × 3

32 : 나는 자유 HDFView 도구 here에서 VGG16 네트워크의 *.h5 파일을 열 때, 회선이 무게를 비트 부동 소수점 64

이 층

Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu') 

따라서, I는 번째 당신이 사용하고있는 잉크가 HDF Explorer입니다 (이것이 내가 더 많은 스크린 샷을 요구 한 이유입니다). 참조 된 요지에서 네트워크 파일을 열어보고 도구를 사용하여 동일한 크기의 가중치가 표시되는지 확인하십시오.