Як визначити кількість згорткових операторів у CNN?

У завданні комп’ютерного зору, такому як класифікація об'єктів, за допомогою Convolutional Neural Networks (CNN), мережа забезпечує привабливу продуктивність. Але я не впевнений, як налаштувати параметри в згорткових шарах. Наприклад, зображення сірого масштабу ( 480x480), перший згортковий шар може використовувати конволюційний оператор типу 11x11x10, де число 10 означає кількість згорткових операторів.

Питання в тому, як визначити кількість згорткових операторів у CNN?

Я припускаю, що коли ви говорите, 11x11x10ви маєте на увазі, що у вас шар з фільтрами 10, 11x11. Таким чином, кількість згортків, які ви будете робити, - це просто 10, 2D дискретна згортка на фільтр у вашому банку фільтрів. Скажімо, у вас є мережа:

480x480x1    # your input image of 1 channel
11x11x10     # your first filter bank of 10, 11x11 filters
5x5x20       # your second filter bank of 20, 5x5 filters
4x4x100      # your final filter bank of 100, 4x4 filters    

$10 + 20 + 100 = 130$

$10 + 200 + 2000 = 2,210$

Тепер це говорить лише про те, скільки один каналі 2D згортка ви робите, чи не так, як з інтенсивними обчисленнями кожної згортка, обчислювальна інтенсивність кожного згортка буде залежати від різних параметрів , в тому числі image_size, image_depth, filter_size, ваш stride(як далеко ви крок між кожною людиною розрахунок фільтра), кількість об'єднаних шарів та ін.