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- ¿Qué son las unidades en CNN??
- ¿Cuál es el resultado de la convolución??
- ¿Cuál es la entrada de una capa convolucional??
- ¿Cuál debería ser el tamaño de entrada para CNN??
¿Qué son las unidades en CNN??
Neocognitron, Origen de la arquitectura CNN
Una capa convolucional contiene unidades cuyos campos receptivos cubren un parche de la capa anterior. El vector de peso (el conjunto de parámetros adaptativos) de dicha unidad a menudo se llama filtro. Las unidades pueden compartir filtros.
¿Cuál es el resultado de la convolución??
En resumen, la respuesta es la siguiente: Altura de salida = (Altura de entrada + Altura de relleno Top + Altura de relleno Bottom - Altura del núcleo) / (Altura de zancada) + 1. Ancho de salida = (ancho de salida + ancho de relleno a la derecha + ancho de relleno izquierdo - ancho del núcleo) / (ancho de paso) + 1.
¿Cuál es la entrada de una capa convolucional??
En comparación con FFNS, las primeras capas de un CNN permiten dos tipos adicionales de cálculo: convolución y agrupación. Las capas convolucionales reciben como entrada una imagen a(metro-1) (con Kmetro canales) y calcule como salida una nueva imagen a(metro) La salida en cada canal se conoce como un mapa de características y se calcula como.
¿Cuál debería ser el tamaño de entrada para CNN??
El tamaño de entrada de cada CNN es 448 × 448, con sus pesos iniciales transferidos del modelo de Imagenet correspondiente.
