如何设置三维的filter?

在caffe的卷积层中,指定:
num_output (c_o): the number of filters
kernel_size (or kernel_h and kernel_w): specifies height and width of each filter
 
可以构造从c_o个二维,大小为kernel_h * kernel_w的滤波器。
但是如果想将二维的kernel_h * kernel_w滤波器扩展为三维形式,构造三维的滤波器呢,该如何在layer的定义中指定?
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Goodwin

赞同来自: xinmiao disheng

大概可以通过下面这种定义:
(对齐太不好控制了)
convolution_param {
num_output: 12 # output maps
axis: 1 # can be omitted
kernel_size: 5 # channel of 3D filter
kernel_size: 5 # height of 3D filter
kernel_size: 5 # width of 3D filter
stride: 2 # stride for channel, heigth and width of 3D filter
weight_filler {
type: "xavier"
}
bias_filler {
type: "constant"
}
}

disheng

赞同来自:

caffe中的滤波器就是三维的,每个大小为c*kernel_h*kernel_w,其中c是channel(输入feature map)的数量。

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