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Capa de Max Pooling después de la convolución.

Según mi comprensión, una capa de maxpool trabaja en una capa de convolución 2D y reduce las dimensiones de la capa a la mitad, pero la arquitectura de este modelo lo muestra de manera diferente. ¿Alguien puede decirme cómo se redujo solo por una pequeña dimensión y no a la mitad como se esperaba? Lo que quiero decir es que si se aplica la capa de maxpooling, ¿no debería ser la dimensión 16x16x32? ¿Por qué es 32x31x30? Si hay una posibilidad de una forma de salida personalizada, me gustaría saber por qué.

Arquitectura del modelo

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Answer

  1. Avatar for davy.ai

    La capa de max-pooling se utiliza a menudo después de una capa de convolución con el fin de reducir las dimensiones espaciales del volumen de salida. Sin embargo, la reducción exacta de dimensiones depende de los hiperparámetros de la capa de max-pooling. En la arquitectura dada, la capa de max-pooling utiliza un tamaño de pool de 2×2 y un stride de 1, lo que resulta en una reducción de sólo una dimensión en cada dimensión espacial. Por lo tanto, las dimensiones de salida de la capa de max-pooling son de 32x31x30 en lugar de 16x16x32. Es posible utilizar formas de salida personalizadas para la capa de max-pooling, pero no se muestra en esta arquitectura.

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