количество параметров для сверточных слоев

В этой высоко цитируемой статье авторы приводят следующую дискуссию о количестве весовых параметров. Мне не очень понятно, почему у него параметров. Я думаю, что это должно быть поскольку каждый из входных каналов использует один и тот же фильтр, который имеет параметров. $49C^2$ $49C$ $C$ $49$

machine-learning deep-learning computer-vision

— user297850
источник

Использование изображения здесь снижает качество вопроса, так как его невозможно найти. Пожалуйста, рассмотрите использование текста вместо.

— Нил Слэйтер

$49C*C$ $C$ $C$

Цитата из CS231n :

Подводя итог, Conv Layer:

$W_1 \times H_1 \times D_1$

Требуются четыре гиперпараметра:

$K$

$F$

$S$

$P$

$W_2 \times H_2 \times D_2$

$W_2 = (W_1 - F + 2P)/S + 1$

$H_2 = (H_1 - F + 2P)/S + 1$

$D_2 = K$

$F \cdot F \cdot D_1$ $(F \cdot F \cdot D_1) \cdot K$ $K$

$d$ $W_2 \times H_2$ $d$ $S$ $d$

$F = 3, S = 1, P = 1$

— Icyblade
источник

Привет Icyblade, спасибо за ответ. Однако мой вопрос по-прежнему связан с утверждением «при совместном использовании параметров вводятся веса FFD1 на фильтр». Мы знаем, что каждый отдельный фильтр имеет два подключения к входным каналам D1, поэтому в соответствии с этим утверждением вес, соединяющий этот фильтр, отличается это верно для разных входных каналов?

— user297850

Значения этих весов разные, но цифры одинаковые.

— Ледяной клинок

Использование вставки изображения снижает качество ответа, так как его невозможно найти. Пожалуйста, рассмотрите использование текста вместо. Однако я согласен с ответом - он мне кажется правильным.

— Нил Слэйтер

@ user297850: Пожалуйста, не расширяйте свой вопрос - задайте новый, если у вас все еще есть проблемы.

— Нил Слэйтер

@NeilSlater Спасибо за ваш совет, у меня уходит некоторое время на переформатирование.

— Ледяной клинок