machine-learning - 使用卷积参数的 Tensorflow MNIST

Question

我不明白为什么在 official documentation他使用大小为32的bias_variable，因为我知道偏差num等于层中神经元的数量，在这种情况下，第一层中神经元的数量等于28，因为图像像素= 28并且他使用padding = "SAME"，为什么它等于 32 而不是 28？

Answer 1

请记住，mnist 使用的是卷积网络，而不是传统的神经网络，因此，您正在处理卷积(而不是神经元)，在本示例中，在卷积中，您通常对每个输出 channel 使用偏差，本示例使用 32第一个卷积层中的输出 channel ，这会给你 32 个偏差。