Question

le nb des couches d'entrée est 3 (rvb) et le nb des plans convolutifs =4. Comment on a fait pour passer de 3 à 4

Answer 1

On fait passer les 3 features d'entrée dans 4 kernels (à priori différent). Il en ressort alors 4 features (qui ne correspondent plus à notre rvb initiale mais à des nouveaux axes d'information)

Comments

Si T^{in} est le tenseur d'entree (Hin,Win,Cin) pour Height, Width, Channel alors

le resultat d'un kernele KxK

T^{out}_{i,j,k} = \sum_{c=1}^{C_{in}} \sum_{(u,v)\in \Delta_K} Kernel_{k,c,u+s,v+s} \times T^{in}_{i+u,j+v,c}

s = floor(K/2) et  Delta_K = [-s,...,s]

p, li { white-space: pre-wrap; }

Answer 2

Si je ne me trompe pas, le nombre de plan convolutif est égal au nombre de kernel (filtre) que tu appliques sur l'image de la couche précédente.