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卷积神经网络的维度

2023-11-21

我试图了解卷积神经网络中的维度如何表现。下图中，输入是具有 1 个通道的 28×28 矩阵。然后有 32 个 5×5 过滤器（高度和宽度的步长为 2）。所以我知道结果是 14×14×32。但在下一个卷积层中，我们有 64 个 5×5 滤波器（同样步幅为 2）。那么为什么结果是 7×7×64 而不是 7×7×32*64？我们不是将 64 个滤波器中的每一个应用到 32 个通道中的每一个吗？

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一个过滤器是前一层中所有维度的总和。这意味着 5x5 过滤器对所有 32 个维度进行求和，本质上是 32*5*5 值的加权和。然而，权重值是跨维度共享的。那么这样的过滤器就有64个。可以在这里找到更好的图像解释：http://cs231n.github.io/卷积网络/.

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