CNN卷积神经网络的卷积层、池化层的输出维度计算公式
卷积层Conv的输入：高为h、宽为w，卷积核的长宽均为kernel，填充为pad,步长为Stride（长宽可不同，分别计算即可），则卷积层的输出维度为： 其中上开下闭开中括号表示向下取整。 MaxPooling层的过滤器长宽设为kernel*kernel，则池化层的输出维度也适用于上述 ...
原文：CNN输出维度的计算
在 CNN 的一层中的 patch 中共享权重w，无论猫在图片的哪个位置都可以找到。 当我们试图识别一个猫的图片的时候，我们并不在意猫出现在哪个位置。无论是左上角，右下角，它在你眼里都是一只猫。我们希望 CNNs 能够无差别的识别，这如何做到呢 如我们之前所见，一个给定的 patch 的分类，是由 patch 对应的权重和偏置项决定的。 如果我们想让左上角的猫与右下角的猫以同样的方式被识别，他们 ...
2018-07-04 17:31 0 1045 推荐指数：
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