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machine-learning - CNN处理图片时如何计算参数个数

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 08:51:53

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我收到一个问题如下:

Suppose you have a 10x10x3 colour image input and you want to stack two convolutional layers with kernel size 3x3 with 10 and 20 filters respectively. How many parameters do you have to train for these two layers?

而且我知道如何解决单卷积层的情况，参数数量应该为 (filter.shape[0]*filter.shape[1]*...*filter.shape[n] +偏差)* 过滤器数量。
但我不确定多层情况下如何计算参数数量。
有人可以帮助我吗？
提前致谢。

最佳答案

第一层之后，您有 10 个 channel ，而不是 3 个。

假设输入为 3x3，深度为 3，过滤器数量为 10，则结果为 (3*3*3+1)*10 个参数。

但在第二层中，深度为 10，这是第一层的原因。所以就变成了(3*3*10+1)*20

(3*3*3+1)*10 + (3*3*10+1)*20 = 2100

关于machine-learning - CNN处理图片时如何计算参数个数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56563388/

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