বায়াস প্রতি ভার্চুয়াল নিউরনে পরিচালনা করে, সুতরাং যেখানে একক আউটপুট থাকে সেখানে একাধিক পক্ষপাত ইনপুট থাকার কোনও মূল্য নেই - যা কেবলমাত্র একক পক্ষপাত্রে বিভিন্ন পক্ষপাতের ওজন যুক্ত করার সমতুল্য।
বৈশিষ্ট্যযুক্ত মানচিত্রে যা প্রথম লুকানো স্তরের আউটপুট, রঙগুলিকে আর আলাদা রাখা হয় না *। কার্যকরভাবে প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের মানচিত্রটি পরবর্তী স্তরের একটি "চ্যানেল", যদিও এগুলি সাধারণত পৃথকভাবে ভিজ্যুয়ালাইজ করা হয় যেখানে ইনপুটটি সংযুক্ত চ্যানেলগুলির সাথে ভিজ্যুয়ালাইজ করা হয়। এ সম্পর্কে চিন্তাভাবনার আরেকটি উপায় হ'ল মূল চিত্রের পৃথক আরজিবি চ্যানেলগুলি ইনপুটটিতে 3 "বৈশিষ্ট্যযুক্ত মানচিত্র" are
আগের স্তরে কতগুলি চ্যানেল বা বৈশিষ্ট্য রয়েছে তা বিবেচনাধীন নয়, পরবর্তী স্তরের প্রতিটি বৈশিষ্ট্য মানচিত্রে আউটপুট সেই মানচিত্রে একক মান। একটি আউটপুট মান একক ভার্চুয়াল নিউরনের সাথে মিলে যায়, একটি পক্ষপাতিত্বের ওজন প্রয়োজন।
সিএনএন-তে, আপনি যেমন প্রশ্নে ব্যাখ্যা করেছেন, আউটপুট বৈশিষ্ট্যের মানচিত্রের প্রতিটি পয়েন্টে একই ওজন (পক্ষপাতের ওজন সহ) ভাগ করা হয়। সুতরাং প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের মানচিত্রের নিজস্ব পক্ষপাত ওজন পাশাপাশি previous_layer_num_features x kernel_width x kernel_heightসংযোগ ওজন রয়েছে।
হ্যাঁ, (3 x (5x5) + 1) x 32প্রথম স্তরের মোট ওজনের ফলাফল হিসাবে আপনার উদাহরণটি সিএনএন-এর জন্য প্রথম লুকানো স্তর প্রক্রিয়াকরণ আরজিবি ইনপুট 32 টি পৃথক বৈশিষ্ট্য মানচিত্রে সঠিক।
* আপনি সিএনএন ওজনগুলির ভিজ্যুয়ালাইজেশন দেখে বিভ্রান্ত হয়ে পড়তে পারেন যা তারা চালিত রঙিন চ্যানেলে পৃথক করা যায়।