CNN中的加宽因子“k”是什么？

Question

我在研究CNN

变量的描述如下所示

Residual units are shown in brackets. where k is the widening
factor, N denotes the number of blocks in group (We use k = 2,
N = 2

我想知道k实际上意味着什么，以及如何在keras Conv2D层中实现它

Answer 1

“剩余单元”是操作的集合（括号中的所有操作，加上单元末尾的一些合并操作），而不是单个卷积

k只是一个乘法器超参数，它将每个操作的深度k放大几倍（例如，使用k=2，Conv2块中的1x1 64*kconv将具有深度128）。 实现这一点很简单，只需在Conv2D表达式中直接用作过滤器的数量。例如，我上面提到的卷积op将实现为：

# in __init__ or where you build your network
_conv2_with_64xk_filters = keras.layers.Conv2D(64*k, (1,1))

注意：因为k是一个超参数，所以必须在网络构建时知道它，这就是为什么我假设在构建函数中可以使用它