From d613f40a7afffbbb4ca90b9e4f7fda2049edb9a0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Adam Borowski Date: Wed, 20 May 2020 06:02:19 +0000 Subject: [PATCH] Update 'raport_adamB.md' --- raport_adamB.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/raport_adamB.md b/raport_adamB.md index aabcf08..f265738 100644 --- a/raport_adamB.md +++ b/raport_adamB.md @@ -35,7 +35,7 @@ class Net(nn.Module): # klasa Net dziedziczaca po klasie bazowej nn.Module return x ``` -- conv1, conv2 – warstwy konwolucyjna, rozmiar filtra 3×3, posiadające 3 kanały wejściowe (RGB) i kanały wyjściowe dla następnych warstw +- conv1, conv2 – warstwy konwolucyjna, rozmiar filtra 5×5, posiadające 3 kanały wejściowe (RGB) i kanały wyjściowe dla następnych warstw - pool - operacja `max-poolingu` - wyciaganie najwazniejszej informacji z zadanego obszaru obrazu ![model](resources/screenShots/maxpool.png) - fc1, fc2, fc3 - warstwy liniowe - `full connection layers` - w odróznieniu od warstw konwolucyjnych, każdy neuron dostaje input o neuronie z poprzedniej warstwy. W warstwie konwolucyjnej neurony wiedzą tylko o określonych neuronach z poprzedniego layera