cifar10中C, H, W = input_dim,全连接层的权重参数
时间: 2024-03-04 18:53:15 浏览: 12
在CIFAR-10数据集中,输入数据的形状为(3, 32, 32),即通道数C=3,高度H=32,宽度W=32。在卷积神经网络的初始化函数中,定义了三个权重参数W1、W2和W3,分别对应卷积层和全连接层的权重参数。其中,全连接层的权重参数W2的形状为(num_filters * H * W // 4, hidden_dim),即(2048, 100),W3的形状为(hidden_dim, num_classes),即(100, 10)。
这里的W2和W3分别是第二层全连接层和第三层全连接层的权重参数,它们的形状分别为(2048, 100)和(100, 10)。W2的第一维是num_filters * H * W // 4,这里的// 4是因为第一层卷积层使用了步幅为2的池化层,将输入数据的高度和宽度都缩小了2倍;W2的第二维是hidden_dim,即隐藏层神经元的个数;W3的第一维是hidden_dim,即输入数据的维度,第二维是num_classes,即输出的类别数。
全连接层的权重参数是神经网络中的重要参数,它们决定了每个神经元之间的连接权重,进而决定了神经网络的输出。在神经网络的训练过程中,会通过反向传播算法来更新这些权重参数,使得神经网络的输出能够更加准确地预测输入数据的标签。