具有16个3×3滤波器的卷积层将RGB图像作为输入(这是第一个隐藏层)有多少个参数
想问下各位这个怎么算呀
有关卷积层以及图像输入(语言-python)
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- |__WhoAmI__| 2023-01-02 19:12关注
对于一个卷积层,它的参数数量为:滤波器个数 * 滤波器尺寸 * 通道数 + 每个滤波器的偏置值(bias term)。
因此在情况下,滤波器个数为16,滤波器尺寸为3x3,通道数为3(RGB图像)。所以参数数量为:16 * 3 * 3 * 3 + 16 = 448 + 16 = 464。
这是一个3D卷积层,所以滤波器尺寸是3x3x3。如果滤波器尺寸是2x2,就它是一个二维卷积层。
也可以使用以下代码来计算卷积层的参数数量:
import torch # 假设输入是RGB图像,大小为3x3x3 inputs = torch.randn(1, 3, 3, 3) # 创建一个卷积层,包含16个3x3的滤波器 conv = torch.nn.Conv2d(3, 16, 3) # 获取卷积层的参数数量 params = sum(p.numel() for p in conv.parameters()) print(params) # 输出: 448 + 16 = 464
仅供参考,望采纳,谢谢。
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