卷積神經網絡_（1）卷積層和池化層學習
卷積神經網絡（CNN）由輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層組成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積層：用它來進行特征提取，如下： 輸入圖像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷積層是一個5*5*3的filter(感受野)，這里注意：感受野的深度 ...
原文：卷積神經網絡：卷積層和池化層
Mnist是針對小圖像塊處理的，這篇講的是針對大圖像進行處理的。兩者在這的區別還是很明顯的，小圖像 如 ，MINIST的 可以采用全連接的方式 即輸入層和隱含層直接相連 。但是大圖像，這個將會變得很耗時：比如 的圖像，若采用全連接方式，需要 個輸入單元，然后如果要訓練 個特征，只這一層就需要 個參數 W,b ，訓練時間將是前面的幾百或者上萬倍。所以這里用到了部分聯通網絡。對於圖像來說，每個隱含單元 ...
2017-05-09 14:52 2 9095 推薦指數：
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CNN卷積神經網絡的卷積層、池化層的輸出維度計算公式
卷積層Conv的輸入：高為h、寬為w，卷積核的長寬均為kernel，填充為pad,步長為Stride（長寬可不同，分別計算即可），則卷積層的輸出維度為： 其中上開下閉開中括號表示向下取整。 MaxPooling層的過濾器長寬設為kernel*kernel，則池化層的輸出維度也適用於上述 ...
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