सीएनएन में फ़िल्टर की संख्या क्या है?

Question

मैं वर्तमान में थेनो की एपीआई देख रहा हूँ,

theano.tensor.nnet.conv2d(input, filters, input_shape=None, filter_shape=None, border_mode='valid', subsample=(1, 1), filter_flip=True, image_shape=None, **kwargs) 

जहां (num_filter, num_channel, height, width) की एक टपल है, मैं इस वजह के बारे में भ्रमित कर रहा हूँ नहीं है कि फिल्टर की संख्या स्ट्राइड द्वारा निर्णय लिया फिल्टर खिड़की फिसलने जबकि छवि पर? मैं इस तरह फ़िल्टर नंबर पर कैसे निर्दिष्ट कर सकता हूं? यह मेरे लिए उचित होगा अगर इसकी गणना पैरामीटर की तरफ से की जाती है (यदि कोई है तो)।

इसके अलावा, मैं सुविधा मानचित्र शब्द के साथ भी उलझन में हूं, क्या यह प्रत्येक परत पर न्यूरॉन्स है? बैच आकार के बारे में कैसे? वे कैसे संबंधित हैं?

Answer 1

फिल्टर की संख्या न्यूरॉन्स की संख्या है, क्योंकि प्रत्येक न्यूरॉन परत पर इनपुट पर एक अलग रूपांतरण करता है (अधिक सटीक रूप से, न्यूरॉन्स 'इनपुट वजन क्रांति कर्नेल बनाते हैं)।

एक सुविधा मानचित्र फ़िल्टर लागू करने का परिणाम है (इस प्रकार, आपके पास फ़िल्टर के रूप में कई फीचर मैप्स हैं), और इसका आकार आपके फ़िल्टर और विंडो के विंडो/कर्नेल आकार का परिणाम है।

निम्न छवि सबसे अच्छा था मैं उच्च स्तर पर अवधारणा समझाने के लिए मिल सकता है: http://user-image.logdown.io/user/13673/blog/12890/post/302641/V21DnAAeTKiOirZRFKhT_dl2.png ध्यान दें कि 2 अलग convolutional फिल्टर 2 अलग सुविधा नक्शे में जिसके परिणामस्वरूप (फिल्टर के उत्पादन में) इनपुट छवि के लिए लागू कर रहे हैं, । प्रत्येक सुविधा मानचित्र का प्रत्येक पिक्सेल संकल्पक परत का एक आउटपुट है।

उदाहरण के लिए, यदि आपके पास 28x28 इनपुट छवियां हैं और 20 7x7 फ़िल्टर और चरण 1 के साथ एक संकल्पक परत है, तो आपको इस परत के आउटपुट पर 20 22x22 फीचर मैप्स मिलेगा। ध्यान दें कि यह चौड़ाई = ऊंचाई = 22 और गहराई = num_channels = 20. के साथ वॉल्यूम के रूप में अगली परत को प्रस्तुत किया गया है। आप सीएनएफएआर 10 डेटासेट के आरजीबी छवियों पर अपने सीएनएन को प्रशिक्षित करने के लिए समान प्रतिनिधित्व का उपयोग कर सकते हैं, जो कि होगा 32x32x3 खंड (रूपांतरण केवल 2 स्थानिक आयामों पर लागू होता है)।