我不明白文章中关于VGGNet的一段话。也许有人可以提供帮助。
在我看来，卷积层中的权重数是
p=w*h*d*n+n
其中w是滤镜的宽度，h是滤镜的高度，d是滤镜的深度，n是滤镜的数量。
在文章中写道如下：
假设三层3×3 onvolution堆栈的输入和输出都有C通道，堆栈参数化为3 *（3 ^ 2 * C ^ 2）= 27C ^ 2 权重;同时，单个7×7转。层需要7 ^ 2 * C ^ 2 = 49C ^ 2参数。
我不明白，这里的渠道是什么意思，以及为什么使用这个公式。
有人可以向我解释一下吗？
提前致谢。
答案 0 :(得分：1)
你的直觉是正确的;我们只需要解释一下他们的解释。对于第一种情况：
w = 3 # filter width
h = 3 # filter height
d = C # filter depth (number of channels is same as number of input filters; eg RGB is C=3)
n = C # number of output filters/channels
然后生成whdn = 9C^2个参数。然后，他们还说有三个堆叠在一起，所以27C^2。
对于单个7x7过滤器，它们都是相同的7x7xCxCx1。
最后的区别是，您在原始帖子的末尾再次添加n;这是偏见条款，在VGG中它们会跳过（许多人会跳过偏见条款;它们的价值在某些情况下是有争议的）。