1024*1024的3通道图像,做5层卷积,共有12张图片,weight_variable参数应该怎么设定
时间: 2024-05-20 14:16:09 浏览: 23
假设每层卷积的卷积核大小为3x3,步长为1,padding为SAME,则每层卷积后图像的大小为:
1. 1024x1024x64
2. 1024x1024x64
3. 512x512x128
4. 512x512x128
5. 256x256x256
因此,每层卷积的参数应该设定为:
1. 3x3x3x64
2. 3x3x64x64
3. 3x3x64x128
4. 3x3x128x128
5. 3x3x128x256
其中,第一维是卷积核大小,第二维是输入通道数,第三维是输出通道数。可以使用tf.get_variable()函数来定义卷积核的参数。
相关问题
1024*1024的3通道图像,做5层卷积,weight_variable参数应该怎么设定
假设每一层卷积的kernel size为3x3,stride为1,padding为same,则每一层卷积后的图像大小为:
1. 1024x1024x64
2. 1024x1024x64
3. 1024x1024x128
4. 1024x1024x128
5. 1024x1024x256
因此,每一层卷积的weight_variable应该设定为:
1. 3x3x3x64
2. 3x3x64x64
3. 3x3x64x128
4. 3x3x128x128
5. 3x3x128x256
其中,第一维是kernel size,第二维是输入通道数,第三维是输出通道数。可以根据具体的模型需要调整每一层的输出通道数和其他超参数。
1024*1024的3通道图像,共有12张图像,做5层卷积,weight_variable参数应该怎么设定
根据卷积神经网络的原理,weight_variable这个参数应该是由卷积核的大小、输入通道数和输出通道数来决定的。假设我们使用的卷积核大小为3x3,输入通道数为3,输出通道数为64,则weight_variable的维度应该为[3, 3, 3, 64],即卷积核大小为3x3,输入通道数为3,输出通道数为64。对于5层卷积,可以根据具体的网络结构和需求来设定weight_variable的参数。
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