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उदाहरण के लिए, कैफे में, किसी को एक आंतरिक उत्पाद (पूरी तरह से कनेक्ट) परत में num_output परिभाषित करना चाहिए। इस आउटपुट नंबर का अर्थ क्या है?सीएनएन में पूरी तरह से जुड़े परत का उत्पादन क्या है?
A
उत्तर
12
आयाम 1xM के परिणाम उत्पन्न करने के लिए 1xN और NxM के एक साधारण मैट्रिक्स-मैट्रिक्स गुणा के रूप में पूरी तरह से कनेक्ट परत पर विचार करें।
आइए मान लें कि हम आयाम का डेटा पास करते हैं 56x56x3 पूरी तरह से कनेक्ट परत के इनपुट के रूप में। वजन का आयाम NxM अज्ञात होने दें। विचार करें, हमने num_ouput = 4096 सेट किया है।
इन आंकड़ों की गणना करने के लिए, पूरी तरह से जुड़ा हुआ परत आयाम 56x56x3 के इनपुट डेटा को 1xN, 1x(56x56x3) = 1x9408 के रूप में दोहराता है।
इस प्रकार,
एन = 9408
एम = num_output = 4096
प्रभाव हम अंत एक (1x9408)matrix - (9408x4096) matrix गुणा करने में।
यदि num_output मान 100 कहने के लिए बदला गया था, तो यह (1x9408)matrix - (9408x100) matrix गुणा करने के समाप्त हो जाएगा।
इस प्रकार num_ouput मूल्य बढ़ने से मॉडल को सीखने के वजन घटकों की संख्या में वृद्धि होगी।
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धन्यवाद। बहुत स्पष्ट स्पष्टीकरण !!! –
मुझे लगता है कि आप इस प्रश्न का उत्तर देने में भी सक्षम हो सकते हैं। यह बहुत सराहना की जाएगी। [कड़ी] (http://stackoverflow.com/questions/40483458/caffe-reshape-upsample-fully-connected-layer) – thigi