Keras 局部连接层滤波器

我在理解如何在本地连接层中使用过滤器时遇到了一个问题。 例如，假设输入是

6x6x3

图像，我们使用一个Conv2D（相同的填充）和一个

LocallyConnected2D

，每个过滤器的大小为

3x3

filters, biases = model.layers[2].get_weights()

当我在

conv2D

上使用

layer.get_weights（）

时，它返回带有shape

（3,3,3,4）

和bias shape

（4，）

的过滤器，因为我们有4个带有shape

3x3x3

的过滤器

filters, biases = model.layers[2].get_weights()

但是

LocallyConnected2D

上的

layer.get_weights（）

返回带有形状

（16,36,4）

和偏差形状

（4,4,4）

的过滤器

为什么过滤器的形状是16x36

我知道本地连接层在每个输入补丁上使用不同的过滤器。如何仅使用4个过滤器在整个图像上滑动？

读取带有输入

32x32x3

和

64个过滤器的图层的警告：

请注意，该层将使用（30*30）*（3*3*3*64）+（30*30）*64个参数

或：


内核：
（补丁x补丁）*（大小*大小*输入通道*输出通道）
偏差：
（贴片x贴片）*输出通道

翻译成你的情况：

该层将消耗（4*4）*（3*3*4*4）内核参数+（4*4）*4个偏置参数

说明：


您的内核大小是
3x3
（第二个括号的第一部分）
输入通道为4（第二个括号中的第三个数字），输出通道为4（第四个数字）
对于图像
6x6
和此内核大小，有
4x4
补丁。（正如图像
32x32
将有
30x30
内核大小
3x3
的补丁，无需填充）

对于偏置，
4x4
贴片和
4
输出通道
 读取带有输入
32x32x3
和
64个过滤器的图层时会出现警告：

请注意，该层将使用（30*30）*（3*3*3*64）+（30*30）*64个参数

或：


内核：
（补丁x补丁）*（大小*大小*输入通道*输出通道）
偏差：
（贴片x贴片）*输出通道

翻译成你的情况：

该层将消耗（4*4）*（3*3*4*4）内核参数+（4*4）*4个偏置参数

说明：


您的内核大小是
3x3
（第二个括号的第一部分）
输入通道为4（第二个括号中的第三个数字），输出通道为4（第四个数字）
对于图像
6x6
和此内核大小，有
4x4
补丁。（正如图像
32x32
将有
30x30
内核大小
3x3
的补丁，无需填充）

对于偏置，
4x4
贴片和
4
输出通道
 谢谢你的回答。我理解输出形状。但是，4个过滤器怎么能满足输出中4x4=16个神经元的需要呢？由于这是一个局部连接层，每个输出神经元必须有一个不同的滤波器（16个滤波器对应16个神经元）。但我只给了4个过滤器。那么这4个滤波器是如何在所有16个输出神经元之间共享的呢？内核有
16
*36*4个参数，偏差有
16
*4个参数。那么，遗漏了什么？我不知道我是否遗漏了什么。参数在那里，并正确地分配给每个输出神经元。但我使用了4个深度为4（3x3x4）的3x3过滤器。所以，我们有4x（3x3x4）=144个权重。那么，为什么会有16x36x4=2304个砝码呢。keras是如何实现这些额外重量的？它不是额外的，而是“本地连接的”。它是图像中每个补丁的过滤器。有4x4个补丁。4x4x144=2304因此，如果它是图像中每个面片的过滤器，则有4x4=16个面片。每个修补程序都需要一个单独的过滤器，而不是上一个修补程序中使用的过滤器。所以，我的问题是：1）我们不需要16个过滤器吗？我在这里只用了4个过滤器。2） 每个过滤器可以携带3x3x4=36个权重，因此36x4=144个权重。这是正确的吗？谢谢你的回答。我理解输出形状。但是，4个过滤器怎么能满足输出中4x4=16个神经元的需要呢？由于这是一个局部连接层，每个输出神经元必须有一个不同的滤波器（16个滤波器对应16个神经元）。但我只给了4个过滤器。那么这4个滤波器是如何在所有16个输出神经元之间共享的呢？内核有
16
*36*4个参数，偏差有
16
*4个参数。那么，遗漏了什么？我不知道我是否遗漏了什么。参数在那里，并正确地分配给每个输出神经元。但我使用了4个深度为4（3x3x4）的3x3过滤器。所以，我们有4x（3x3x4）=144个权重。那么，为什么会有16x36x4=2304个砝码呢。keras是如何实现这些额外重量的？它不是额外的，而是“本地连接的”。它是图像中每个补丁的过滤器。有4x4个补丁。4x4x144=2304因此，如果它是图像中每个面片的过滤器，则有4x4=16个面片。每个修补程序都需要一个单独的过滤器，而不是上一个修补程序中使用的过滤器。所以，我的问题是：1）我们不需要16个过滤器吗？我在这里只用了4个过滤器。2） 每个过滤器可以携带3x3x4=36个权重，因此36x4=144个权重。这是正确的吗？