如何在Caffe中找到/指定池化图层的大小

Question

我的团队一直在浏览Caffe的MNIST示例，并且能够找到/指定一些神经网络层（如卷积层）中的神经元/滤波器的数量，该层由名为num_output的参数引用。 但是，池化层似乎没有指定它们/我们可以调整的输出数量。 有没有办法找到这些信息，以便我能够知道MNIST示例神经网络的每一层中存在多少神经元？

此外，第一个卷积层的num_output = 20，第二个卷积层的num_output = 50.如何进行层深度的跳跃？我认为这是因为卷积层1和2之间的汇集层，但我不知道汇集层有多少过滤器。

Answer 1

您必须了解池化层是一种特殊的层，其主要目的是降低卷积层输出的维数。

汇集层的输出是其参数的函数 - 内核大小，填充和步幅，以及卷积层输出的大小。凭借内核的宽度W和高度H，焊盘Ph, Pw以及步幅Sh, Sw，它会生成大小为Wc x Hc x Dc的卷积层的输出，其中包含：

1. Width = (Wc + 2 * Pc - W) / Sw + 1
2. Height = (Hc + 2 * Ph - H) / Sh + 1
3. Depth = Dc

您可以阅读参数here的详细说明和汇集操作的详细信息here。