原文:PyTorch神经网络的设计,尺寸数据的计算

卷积后,池化后尺寸计算公式: 图像尺寸 卷积核尺寸 步长 , 图像尺寸 池化窗尺寸 步长 上图中网络结构: 个卷积层 Convolutions 个池化层 Subsampling 个全连接层 Full connection 上图中数据的计算: 如何得到 , 的卷积核 默认步长为 ,无pading 遍历图像,图像边缘处上下左右各丢失 行 列 像素,所以 。 如何得到 ,计算同上, 。 与 是如何得到的 ...

2020-04-23 18:59 0 743 推荐指数:

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如何计算卷积神经网络中接受野尺寸

由于在word中编辑,可能有公式、visio对象等,所以选择截图方式…… 计算接受野的Python代码: Python代码来源http://stackoverflow.com/questions/35582521 ...

Thu Sep 22 05:24:00 CST 2016 0 1583
什么是pytorch(3神经网络)(翻译)

神经网络 torch.nn 包可以用来构建神经网络。 前面介绍了 autograd包, nn 依赖于 autograd 用于定义和求导模型。 nn.Module 包括layers(神经网络层), 以及forward函数 forward(input),其返回结果 output. 例如我 ...

Tue Oct 16 20:45:00 CST 2018 0 689
卷积神经网络参数计算及卷积层输出尺寸计算

一、卷积神经网络参数计算 CNN一个牛逼的地方就在于通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数的个数,所谓权值共享就是同一个Feature Map中神经元权值共享,该Feature Map中的所有神经元使用同一个权值。因此参数个数与神经元的个数无关,只与卷积核的大小及Feature Map ...

Wed Mar 20 17:19:00 CST 2019 0 4999
卷积神经网络(CNN)张量(图像)的尺寸和参数计算(深度学习)

分享一些公式计算张量(图像)的尺寸,以及卷积神经网络(CNN)中层参数的计算。 以AlexNet网络为例,以下是该网络的参数结构图。 AlexNet网络的层结构如下: 1.Input: 图像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1: 第1层卷积层的核大小 ...

Thu Jun 07 20:48:00 CST 2018 2 30417
卷积神经网络(CNN)张量(图像)的尺寸和参数计算(深度学习)

卷积神经网络(CNN)张量(图像)的尺寸和参数计算(深度学习) 分享一些公式计算张量(图像)的尺寸,以及卷积神经网络(CNN)中层参数的计算。 以AlexNet网络为例,以下是该网络的参数结构图。 AlexNet网络的层结构 ...

Mon Jun 03 03:32:00 CST 2019 0 1449
神经网络计算异或

如下 当z=4.6时,函数值约为0.99;当z=-4.6时,函数值约为0.01 计算 ...

Tue Oct 30 00:36:00 CST 2018 0 689
神经网络参数计算

卷积神经网络的参数计算 https://blog.csdn.net/qian99/article/details/79008053 前言 这篇文章会简单写一下卷积神经网络上参数的计算 ...

Wed May 29 01:21:00 CST 2019 0 1059
BP神经网络设计

1、网络层数   大部分单个隐藏层即可 2、输入层神经元个数   输入变量的个数通常都是由问题的外部描述所确定的。例如,如果有4个外部变量作为网络的输入,那么网络就有4个输入。但是,这是不是意味着输入层的神经元个数就为4呢?答案是否定的! 因为每个神经元的输入可以有无数个,所以,通常 ...

Thu May 11 21:21:00 CST 2017 0 1243
 
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