卷积神经网络中的参数计算
。 下图中，第二层到第三层，其中每个卷积核大小为5x5x6，这里的6就是28x28x6中的6，两者需 ...
原文：计算卷积神经网络中特征图大小的公式
最近复习了一下卷积神经网络，好久没看都搞忘了。 计算特征图的公式如下： 其中n表示原来图像的大小，p表示padding的大小，f表示filter的大小，s表示stride，计算完成之后向下取整，就可以了。这里记录一下这个公式，以免自己搞忘了。同时，还有一个容易搞忘的地方是，在图像的卷积当中，一组filter的channel数量一定和图像的channel相同，但是我们可以拥有多组filter，每多一 ...
2021-10-29 10:06 0 837 推荐指数：
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