原文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/29119239 卷积层尺寸的计算原理 输入矩阵格式：四个维度，依次为：样本数、图像高度、图像宽度、图像通道数 输出矩阵格式：与输出矩阵的维度顺序和含义相同，但是后三个维度（图像高度、图像宽度、图像通道数 ...

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由forrestlin发表于云+社区专栏 导语：转置卷积层（Transpose Convolution Layer）又称反卷积层或分数卷积层，在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了，特别是在对抗生成神经网络（GAN）中 ...

之前一直以为卷积是二维的操作，而到今天才发现卷积其实是在volume上的卷积。比如输入的数据是channels*height*width（3*10*10），我们定义一个核函数大小为3*3，则输出是8*8。实际核函数的参数量是3*3*channels，在本例子中就是3*3*3。 举例： 假设输入 ...

参考：https://blog.csdn.net/kyang624823/article/details/78633897 卷积层 池化层反向传播： 1，CNN的前向传播 a）对于卷积层，卷积核与输入矩阵对应位置求积再求和，作为输出矩阵对应位置的值。如果输入矩阵inputX为M*N大小 ...

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 ...

本文只讨论CNN中的卷积层的结构与计算，不讨论步长、零填充等概念，代码使用keras。 一些名词： 卷积核，别名“过滤器”、“特征提取器”。 特征映射，别名“特征图”。 至于神经元和卷积核在CNN中的区别，可以看参考7（结合参考6）中Lukas Zbinden 写的答案 ...

卷积层的非线性部分 一、ReLU定义 ReLU：全称 Rectified Linear Units)激活函数 定义 def relu(x): 　　return x if x >0 else 0 #Softplus为ReLU的平滑版 二、传统sigmoid系激活函数 ...

https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/9451739.html https://blog.csdn.net/m0_37622530/arti ...