【发布时间】:2018-11-22 22:09:36
【问题描述】:
我有一个具有 3 个连续线性层(卷积)的神经网络,中间没有激活函数。在训练网络并获得权重之后,我想将所有 3 层折叠成一层。
当每一层都有不同的内核大小和步幅时,如何在实践中做到这一点?
图层如下:
- 具有 3x3 内核、5 个输入通道和 5 个输出通道(大小为 3x3x5x5 的张量)的卷积层,步长为 1,填充“相同”
- 卷积层具有 5x5 内核、5 个输入通道和 50 个输出通道(张量大小为 5x5x5x50),步幅为 2,填充“相同”
- 具有 3x3 内核、50 个输入通道和 50 个输出通道(大小为 3x3x50x50 的张量)的卷积层,步长为 1,填充“相同”
提前致谢
【问题讨论】:
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请具体说明“将 3 层合并为一层”的含义。
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@DocDriven 有一个卷积层,相当于拥有这三层
标签: python machine-learning neural-network convolution convolutional-neural-network