質問: 2'570 ``` 上のようなCNNモデルがあった時、最初のconv2d1の層で32個のフィルターを用意していますよね? これはそれぞれ異なる32種類の5*5の重み行列という理解でした。 これに対してpooling層をかませることで、32*12*12の出力になることまではわかります。 (12*12が32枚あるようなイメージ) ただ、conv2d2でこの出力にまた32個の重み行列フィルターをかけると、さらに32倍になってしまっておかしいような気がするのですが、合ってますか? よろしくお願いします。
回答: 畳み込み層で得られる画像のイメージで「12*12が32枚あるようなイメージ」とありますが より概念的には、サイズが12x12で、チャネル数が32の1枚の画像、というほうが近いです。 下記のサイトが参考になるかと思います。 conv2d2層のパラメータ数を計算する式の説明としては サイズが3x3でチャネル数が32のカーネルが32個あるので、バイアスの1層分を足して (3*3*32+1)*32 = 9'248 という内容になります。