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问关于(.output_shape)模型中使用的参数的查询
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Data Science用户

提问于 2018-12-03 04:26:09

回答 1查看 47关注 0票数 0

我在我的数据集上应用CNN模型进行预测。在重塑维度之后，my model1的model1变成：

model1.input_shape：(无，1，3，4)

然后，我应用CNN输入层定义如下：

模式1.添加(Convolution2D(128，(2,2)，border_mode= 'valid‘，input_shape=(1，3，4)，activation= 'relu'))

这里1以上是通道数，3,4表示我的节点表示12个输入节点或特性，现在我检查output_shape of model1，它是：

model1.output_shape：(无，128，2，3)

这里128个是我在输入层中指定的神经元数。我的问题是，元素2,3在这里显示了什么？

deep-learning

machine-learning

回答 1

Data Science用户

发布于 2018-12-03 06:05:50

二维卷积层的输出形状取决于：

输入尺寸W，H
滤波器尺寸F
填充P
跨越式S
滤波器的数目或深度D

在您的模型中，W=3、H=4、F=2、P=0 (Keras中的默认填充)、S=1 (Keras中的默认步长)、以及定义它的D=128。

转换由数学卷积操作定义，给出输出形状如下：

\frac{W−F+2P}{S} + 1

这个输出形状显示了当您的128个过滤器一个接一个地转到一起时，您的输入是如何反应的(就大小而言)。

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原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/42040

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