Convolution2DレイヤがKerasでどのように機能しますか？

Convolution2Dと同じ独自の畳み込みレイヤーを書きたい。 Kerasではどのように動作しますか？例えば、Convolution2D（64、3、3であれば、活性化= 'relu'、式は、出力データのためであろうinput_shape =（3226226）？Convolution2DレイヤがKerasでどのように機能しますか？

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2016-12-16 Denzelmon

ケンスはテンソルフローとテーラーの上に構築されています。「自分の畳み込みを書く」とはどういう意味ですか？ Tensorflow/Theanoの手段を使用して、または最初から畳み込みレイヤーを実装したいですか？ –

私は独自のcnn libを書いてみたいのですが、テスト用にあらかじめ訓練されたKerasまたはTensorflowモデルを使用しています。私は、これらのライブラリが出力データを得るために畳み込み層で入力データと加重をどのように使用するかを理解したいと思います。 – Denzelmon

もし入力画像の形状であるので（266、266、3） [tf] /（3、266、266）[th]、フィルタ番号は64、カーネルサイズは3x3、パディングの場合、デフォルトのパディングは1、デフォルトのストライドは1だと思います。

ので、出力は266x266x64です。

output_width=output_height=(width – filter + 2*padding)/stride + 1

あなたのコードで

、幅= 266、フィルタ= 3、パディング= 1、およびストライド= 1。

基本的な概念を理解する上で問題がある場合は、this cs231n postを参照してください。

convのプロセスの理解方法については、hereをクリックしてください。

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2017-01-16 03:53:39

Convolution2DレイヤがKerasでどのように機能しますか？

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