filters的意思
D20的解答中Part1 的部分...
1.filters1, filters2, filters3 = filters 其實沒看懂這個filters的意思，
按照Residual_block中的BN->Activation->Weight這個方式重組是沒問題，
但我重組V1->V2時filters依序是擺放原本的filters1 -> filters2，而解答卻改成 filters2->filters3，程式中也沒有run這個function的地方，讓我頓時對這三個filters有點困惑? 她們有區別嗎?
2.同樣Part1的V2 先壓縮再回放，我看function裡面的特徵擷取設計與原本的v1同，似乎只在圖像的input tensor中和outputsize中做縮放? 是嗎? 這當中的要點是在告知我們縮放? 還是縮放只有在Residual_block中的設計比較有效果???我這部分也是因為不知要領所以該題放棄未答...@@"
3.Part2中的 "嘗試導入Inception Block到 Vgg_Inception中" 該部分的寫法怎麼好像D19的作業解答? 這部分不是要加上Resnet_Inception嗎???我們是應該把def inception_resnet_block(x, scale, block_type, activation='relu') 這部分導入Vgg_Inception中還是??? (抱歉，因為答案與D19一樣，所以沒看懂這意思，可否幫忙解答一下)
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2019/12/25 下午 11:02楊哲寧贊同數：0不贊同數：0留言數：0
您好，以下會依序回答：
1.關於第一題，filters只是用來輸入特徵圖的深度，所以只要取值是對的就好，不好意思這裡造成誤解，因為原本搭建的Residual Block包含三層convolution，但原始設計只有兩層，所以其中一個變得無用，應該直接拿掉。
2.是的，只是讓大家了解可以簡單改寫成縮放的結構，現今網路中有許多結構都是應用1*1的網路進行縮放，藉以控制參數數量。
3.是的，這部分額外練習應該是要加入Resnet_Inception的結構，感謝提醒，我們會盡快更新。