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卷積層通道數大小的問題 - Cupoy

各位專家好:本周的投影片的第三頁有這句話:影像經過卷積後稱作特徵圖(feature map),經過多...

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卷積層通道數大小的問題

2019/12/21 06:17 AM
機器學習新手論壇
BC Kung
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ml100-3
ml100-3-d96

各位專家好:


本周的投影片的第三頁有這句話:


影像經過卷積後稱作特徵圖(feature map),經過多次卷積層後,特徵圖的尺吋(width, height) 

會越來來越小,但是通道數(Channel) 則會越來來越大


有以下兩個要點,不知道我這樣子理解是否正確??

  • 經過多次卷基層後,特徵圖的尺寸越來越小

原因是CNN網路中,一個Convolution layer 會伴隨一個 Pooling layer,所以特徵圖繪越來越小

  • 通道數(Channel) 則會越來越大??

是因為每層的 Filters 數目會越來越多嗎??  就我所知,每一個filter作用圖片產生的 feature map,通通疊起來,會產生一個3d 的特徵圖,做為下一層 Convolution 的輸入,不知道這樣子理解是否正確?