所以我有一个神经网络模型（ResNet-18）并根据文献（https://arxiv.org/abs/1512.03385）做了一个图表。
我想我了解卷积层的大部分格式： filter dims、conv、unknown number、stride（如果适用）
卷积层中“conv”后面的数字表示什么？是层中神经元的数量吗？
奖励 q：这被用于图像的无监督学习，即网络为图像生成的嵌入输出用于聚类。这是否会使我的架构在末尾有一个 FC 层（将用于分类）不正确？
这个 CNN 架构中的数字代表什么？
人工智能
卷积神经网络
建筑学
2021-10-29 22:45:02
1个回答
这个数字是指与输入卷积的内核（或特征图）的数量。因此，例如，在第一个卷积层中， 内核与图像进行卷积。
Deep Residual Learning for Image Recognition中介绍的 ResNet用于图像分类。此外，请注意，您的图表最后已经包含一个完全连接的层。
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