哈囉各位大神
最近開始學習神經網絡/深度學習
正在努力了解各種觀念與keras參數用法
目前有個問題, 因為我這部分真的不太了解
所以這個命題也有可能本身就是有問題的
如果是這樣的話, 也希望能指正一下我的問法錯誤在哪裡
假設今天我的數據是一百張CIFAR10的圖片
32 * 32 color RGB, 10 classes
我的架構如下, 當然重點其實只在我的Input layer有四個節點
https://imgur.com/EOYvM4z
那我的數據會怎麼樣進入輸入層???
(1)
100張圖片分成四份
每個節點有25張圖片進入
(2)
每個節點都會有完整的100張圖片進入
(3)
100張圖片
每張圖片會被分成四等分
然後每一等分分別進入不同的節點
(4)
還有聽到個說法
沒有所謂的輸入層
那個只是視覺化表現比較方便
阿 那數據是怎麼輸入的XD
還是是其他方式, 有大神可以平易近人的說明嗎QQ
再來是keras的參數部分
以官網範例來說

Datascience 版

先去了解Dense是什麼吧

input layer節點數是你的資料維度影像來講的話, 原影像沒處理就是32x32=1024維你的input節點數就必需是1024而不是4然後RGB因為有3通道所以要再乘3 = 3072

正常的學習路徑應該是先了解理論再接觸框架你這樣問題問不完的

Take Andrew ng’s deep learning specialisation on Coursera

推薦放棄 現在市場上都快沒junior職缺惹QQ

https://keras.io/examples/cifar10_cnn/官網有範例呀input_shape = (32, 32, 3)