ボリュームネットワークの基礎知識と関連計算

ボリュームネットワークの基礎知識と関連計算
1.ボリュームネットワークとフル接続の違いは、そのローカル接続と重み共有特性によって、入出力データの構造化を維持することである.全接続出力データであれば平成一次元配列が展開され,構造上のデータの対応関係が失われる.
2.感受野の定義:ある層の出力特徴図上のある点に対して,ボリュームニューラルネットワークの元の入力データ上でこの点の値を取る領域に影響を及ぼす.
3.出力サイズが(入力サイズ+2*充填サイズ-ボリュームコアサイズ)/ステップサイズに等しく、下向きに丸めた後+1
4.パディングモードにpadding=sameがある場合出力特徴図サイズは(入力サイズ-1)/ステップ長、下揃え後+1、padding=validこの場合出力特徴図サイズは(入力サイズ-ボリュームコアサイズ)/ステップ長、下揃え後+1となる.5. stride ， padding 6. r， ， K+（r-1）*K