#python #keras #deep-learning #neural-network #conv-neural-network
Вопрос:
Я понимаю, как ядра работают в соответствии со сверточными операциями. Я не понимаю, сколько ядер используется в каждой операции. Допустим, входное изображение 256x256x3, и я передаю его через 2D-сверточный слой из 32 выходных каналов. Создается ли каждый выходной канал путем свертки одного и того же ядра по всем 3 входным каналам или путем свертки другого ядра по каждому из 3 входных каналов? Другими словами, использует ли эта операция 96 или 32 различных ядра для создания 32 каналов?
i = Input(shape=(256,256,3)) x = Conv2D(filters=32,kernel_size=(3,3),padding='same',activation='relu') (i)