kerasで以下のようなCNNモデルを作りましたが、考えているうちによくわからなくなってきたので質問させてください。
python
1 2model = Sequential() 3 4model.add(Conv2D(filters = 32, kernel_size = (5,5), padding = 'same', activation ='relu', input_shape = (28,28,1))) 5model.add(Conv2D(filters = 32, kernel_size = (5,5), padding = 'same', activation ='relu')) 6model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2))) 7model.add(Dropout(0.25)) 8 9 10model.add(Conv2D(filters = 64, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation ='relu')) 11model.add(Conv2D(filters = 64, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation ='relu')) 12model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2), strides=(2,2))) 13model.add(Dropout(0.25)) 14 15model.add(Flatten()) 16model.add(Dense(256, activation = "relu")) 17model.add(Dropout(0.25)) 18model.add(Dense(10, activation = "softmax")) 19 20 21_________________________________________________________________ 22Layer (type) Output Shape Param # 23================================================================= 24conv2d_1 (Conv2D) (None, 28, 28, 32) 832 25_________________________________________________________________ 26conv2d_2 (Conv2D) (None, 28, 28, 32) 25632 27_________________________________________________________________ 28max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 14, 14, 32) 0 29_________________________________________________________________ 30dropout_1 (Dropout) (None, 14, 14, 32) 0 31_________________________________________________________________ 32conv2d_3 (Conv2D) (None, 14, 14, 64) 18496 33_________________________________________________________________ 34conv2d_4 (Conv2D) (None, 14, 14, 64) 36928 35_________________________________________________________________ 36max_pooling2d_2 (MaxPooling2 (None, 7, 7, 64) 0 37_________________________________________________________________ 38dropout_2 (Dropout) (None, 7, 7, 64) 0 39_________________________________________________________________ 40flatten_1 (Flatten) (None, 3136) 0 41_________________________________________________________________ 42dense_1 (Dense) (None, 256) 803072 43_________________________________________________________________ 44dropout_3 (Dropout) (None, 256) 0 45_________________________________________________________________ 46dense_2 (Dense) (None, 10) 2570 47================================================================= 48Total params: 887,530 49Trainable params: 887,530 50Non-trainable params: 0 51_________________________________________________________________
(28, 28, 1)の入力に対し、5×5のフィルター32枚で畳み込み演算をすることで(28, 28, 32)の行列が出力されるところはわかるのですが、その後さらに5×5×32のフィルター32枚で畳み込みをすると、(28, 28, 32×32)といった形状になるのではと思うのですが、(28, 28, 32)となっています。私の考え方のどこが間違っているのか指摘していただけないでしょうか?
回答1件
あなたの回答
tips
プレビュー
バッドをするには、ログインかつ
こちらの条件を満たす必要があります。
2018/12/23 11:09
2018/12/23 11:19
2018/12/23 11:57
2018/12/23 12:21
2018/12/23 15:06