卷积网络输出尺寸计算及卷积核相关
先定义几个参数 输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 于是我们可以得出 N = (W − F + 2P )/S+1 卷积核：一个卷积核只有三维，卷积核的厚度对应的被卷积特征的通道数，卷积核的个数 ...
原文：卷积层输出尺寸计算、卷积核大小选择、网络层数问题
.卷积层的理解 实际上卷积核 convolution kernel 不是真的卷积,而是类似一个输入和输出之间的线性表达式. 为什么叫做卷积呢, 因为两个次序上相邻的NxN卷积核有N 的重叠. 本质上卷积核是一个线性过滤式, 比如输入时 x 的小宏块, 卷积核过滤的结果相当于一次线性计算. 卷积核之后的亚采样和池化都是为了把局部特征进行抽象化. 但从数据传播的方向上来讲,卷积核进行特征提取,然后亚 ...
2020-04-02 21:48 0 4901 推荐指数：
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