2 컨볼 루션 레이어의 여러 필터가 훈련 중에 동일한 매개 변수를 배우지 않습니까? 내가 배운 내용을 바탕으로 CNN의 Conv Layer에서 여러 필터를 사용하여 다양한 기능 탐지기를 학습합니다. 그러나 이러한 필터는 비슷하게 적용되므로 (즉, 입력 영역에 슬라이드 및 곱하기) 훈련 중에 동일한 매개 변수를 배우지 않습니까? 따라서 여러 필터를 사용하는 것이 중복됩니까? 11 neural-networks conv-neural-network convolution filter
1 증명 / 반증 증명 / 반증E[1A|Ft]=0 or 1 a.s. ⇒E[1A|Fs]=E[1A|Ft] a.s.E[1A|Ft]=0 or 1 a.s. ⇒E[1A|Fs]=E[1A|Ft] a.s.E[1_A | \mathscr{F_t}] = 0 \ \text{or} \ 1 \ \text{a.s.} \ \Rightarrow E[1_A | \mathscr{F_{s}}] = E[1_A | \mathscr{F_t}] \ \text{a.s.} 필터링 확률 공간이 주어 ,하자 .(Ω,F,{Fn}n∈N,P)(Ω,F,{Fn}n∈N,P)(\Omega, \mathscr{F}, \{\mathscr{F}_n\}_{n \in \mathbb{N}}, \mathbb{P})A∈FA∈FA \in \mathscr{F} 가정 이 따릅니 … 10 probability conditional-probability random-variable filter